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连续式洗米机外文翻译
吉林化工学院
外文翻译
连续式洗米机设计
Thedesignofthecontinuousricewashingmachine
性质:
毕业设计□毕业论文
教学院：
机电工程学院
系别：
机械电子系
学生学号：
11410425
学生姓名：
李文慧
专业班级：
机自1104班
指导教师：
田爱华/申东辉
职称：
教授/助教
起止日期：
2015.3.2～2015.3.28
吉林化工学院
JilinInstituteofChemicalTechnology
用遗传算法进行二级同轴螺旋速度减速器的质量最小最优化设计
摘要：
两级减速机的完整描述通常需要大量的设计变量（通常10个以上）,从而产生了一个非常大的、严重束缚设计的空间。
这篇文章介绍了完整的自动化的具体情况与遗传算法的两阶段优化设计螺旋形同轴减速器。
通过17种混合设计变量（即整型、离散型、及实际变量）来描述目标函数。
目标函数同时也受到了76种非线性约束。
可以观察到与传统的设计方法相比该遗传算法提供了更好的设计方案（即一般的试验与剪切误差）。
1简介
作为一个二级螺旋同轴减速器其机械动力传动的设计问题是一个复杂的过程。
特别是当考虑多个设计变量之间的相互依赖关系定义它的子系统（即传动装置、轴组件、机壳及封盖）时将涉及许多挑战。
换句话说，一个最理想的减速器通常不是一个孤立的部件最优化的集合，而这一点正是通常会被许多常规设计试探法忽略的一个事实。
实现减速器的最优化将产生一个复杂的、拥有大量混合性质的设计变量（即整型值齿轮齿数,离散值正常齿顶高系数和实际值）及高度非线性约束的目标函数。
而且设计本身意味着的是去作决定，但不幸的是在过程中我们总是在妥协。
一个典型的例子可能是选择一个小于最佳齿轮直径（和相应更大的接触宽度）可能产生有些重的传动装置，但同时也将产生更紧凑的布局，更轻便的桥壳；不过值得一提的是，在现实中，对整体目标的影响往往是更直接，因此比这个例子更难以理解。
[1]很明显,它几乎是不可能告诉第一个妥协应该是什么,更不用说考虑与总体目标有关的任何后续的选择了。
如果我们考虑到上述事实,显然,传统设计（对于这样一个复杂的问题）是一个非常艰难的过程,所以齿轮的计算机辅助设计是必要的。
不管怎样,一个更明显的增加对齿轮紧密度、效率和可靠性的要求已经迫使设计师使用的最优设计方法。
[2]在过去的几十年,许多研究人员开始关注齿轮最优化这个问题。
马德华苏丹和维加亚思米哈[3]提出了一个计算机程序来设计一套在特定工作条件下所需类型的齿轮。
描述了一个在一个新的计算机辅助自动变速器的设计方法[4]。
黄氏及他的研究小组为了优化一个三级圆柱齿轮减速器开发了一个交互式物理编程[5]。
埃博塞克及他的研究小组在描述一个专家系统来设计和生产一个变速箱[6]。
李氏及他的研究小组[7]报道了一项使用美国设备制造商协会（AGMA）的驱动程序减少斜齿轮中心距的研究。
横田及他的研究小组[8]在运用一种改进了的遗传算法（GA）解决齿轮的最佳体重设计问题。
德布和萨钦[9]为了解决多目标优化的多速变速箱在使用需求排序遗传算法（NSGA-II）。
汤普森及他的研究小组[10]提出了一个广义优化设计多目标两级和三级直齿圆柱齿轮换算单位的构想。
雷和萨伊尼阐明了在解决不同的工程设计问题时粒子群搜索的好处。
萨瓦瑟尼及他的研究小组[11]为了减少齿轮轮系的重量提出了两种先进的优化算法：
粒子群优化（PSO）和模拟退火（SA）。
被推荐的算法所得到的结果与横田及他的研究小组[8]所得到的结果相比较。
高隆格鲁和泽伟李[12]应用遗传算法来最小化二级斜齿轮轮系的体积。
提出了两级速度变速箱的设计方法学[13]。
为了突出关于这项工作主题的两个重要方面，以上引用的这些研究已检测。
首先，很明显,以上作者引用应用单个组件的优化技术（只有齿轮或轴）或中间组件而不是整个减速机（考虑到多个子系统之间的连接：
即传动装置、轴组件及外桥壳）。
在相同的性能下为了找出哪些是维倾向减速器的组件与功能及结构如何影响它们的相互依赖关系,我们将最优设计问题分解为一组两个容易处理的子问题。
所以我们分开处理齿轮[14]和轴[15]。
通过这种方式,我们可以采取正确的和必要的决策完成复杂和困难的减速器[1]的优化设计。
我们使用二级进化算法来使复杂完整的减速器达到最小化，基于强调均衡的模式，即一些生物学家所谓的寒武纪大爆发时期，迅速增加遗传多样性的相关现象[1]。
其次，即使考虑某些确定的组件（即齿轮、轴等），这些研究也强调了使用现代的全局优化技术在机械动力传动设计（如与传统相反，跟踪及错误类型方法）的重要性。
在本文中，为了构建一个基于进化优化概念的通用的传动系统设计工具，我们设法成功地优化设计二级减速器（即。
一个同轴——意味着输入和输出轴一条直线上（图2））的一个新的、复杂并且引人注目的布局（见例图1）。
在图多塞及他的研究小组[1]中，作为相反的例子这个新的布局引入了许多挑战（考虑到这两个阶段的中心距相同的值）。
此外，与之前被提到的优化设计相反,在这里我们考虑为四个齿轮（即可以在第5节观察到的经表面硬化处理的合金钢）和一套新的输入数据。
我们现在应当引入传统的减速器设计方法（目前用于设计一个多阶段动力传输系统-第2节），在我们描述的被提到的遗传算法（第3节）的一般原则之后,随后详细讨论关于优化设计的问题（目标函数、设计变量和约束-第4节）。
第五部分包含一个有效的例子和详细的介绍及比较的数值结果和传统优化设计（即通常的试验和剪切误差程序）的解决方案。
最后，我们将总结通过大家的讨论和建议进行的一些关于本研究的可能的延伸。
图1传统减速器设计流程图
2传统减速器的设计概述
传统的减速器的设计过程依赖于设计师的直觉、经验和技能。
传统的减速器设计的流程图见图1。
可以注意到,尽管有相互依存的部分,设计整体减速器的必需品，依然存在三个截然不同的方面。
在接下来将提过每个部分的描述。
第一部分由传动装置的设计组成。
出现在传统的齿轮组设计的主要困难在于,前负荷和压力可能准确地确定之前，需要知道所有齿轮的尺寸,以及齿形及其大小。
这就有了估计齿轮大小的必要（即图1中的步骤1a到步骤1i）运用简化的方法，然后检查估计，用各种设计因素 （Kv,KHβ,KHα,Zε,ZH,Zβ,KFβ,KFα,YFa,YSa和Yβ;德国工业标准（DIN）3990[17]）结合更精确的方程（即图1中步骤1j到步骤1r）。
然后按照从确切的方程[18]里获得的信息改变估计的齿形尺寸大小和齿形形状。
让我们展示用于齿轮设计的步骤（在上文中提到）[17、19、20]。
众所周知,在减速器装置中初始输入速n1和输出速度n3确定总传动比iT。
因此,减速器设计的过程始于测定部分齿轮比率的两个阶段。
（-1a-）。
于是，传动装置的第一阶段是通过材料、硬度及小齿轮和轮子各自的热处理方法的选择来计算（-1b-）。
接下来就是确定小齿轮和齿轮的齿数。
传动比的实际价值不应该不同于标称的4%以上（双减少单位根据[19]）（-1c-）。
罗马尼亚国家标准（例如STAS6012）提供了一个更加严格限制的实际传动比（应该在±2.5%）。
本文使用这个值的相对误差为了检查实际杠杆比率（即4.3部分的约束C1和C2）。
然后计算估算过的齿轮的容许接触范围（σHP1,2,σHP）和齿轮的弯曲应力（σFP1，2）（-1d-）。
在以下步骤中初步确定中心距aw和齿轮中心距宽度比Ψa被选中（即0.25···0.4,根据齿轮的位置——[19]）（-1e-）。
于是，确定正常的法面模数mn（-1f-）基本的中心距a，正常的齿顶高系数χn1，2（-1g-）。
然后,便是螺旋齿轮和等效直齿圆柱齿轮基本原理的计算（-1i-）。
所有的强度设计因素都是经过准确计算的（-1j-）。
计算允许的接触和弯曲应力（-1k-）以及表面宽度与中心距之比Ψa（-1m-）。
检查传动装置的弯曲（-1n-）和接触压力（-1p-）。
如果计算值低于允许值（-1m-）,那么前者的传动装置参数将被视为最终值。
否则,需要重新计算。
从这简短的描述发现可以从齿轮运动学、几何学和力量相关方面进行一个复杂且耗时的齿轮设计。
以下部分描述了轴的设计。
因为疲劳轴设计严重依赖于材料的选择[20],首先应该进行合理的材料选择（-2a-）。
轴的总体设计,包括必须指定齿轮和圆锥滚子轴承的轴向位置（-2b-）以及为了完成隔离体受力分析,取得剪力和弯矩图。
决定要做怎样传输的扭矩齿轮轴（选择不同类型的键）以及如何保持齿轮和圆锥滚子轴承的恰当位置。
下一步（-2c-）在于轴设计压力（应力疲劳和静态临界位置）和偏转（-2d-）。
减速器的最后一节传统设计问题关系到外壳的尺寸。
一旦每个阶段的虚拟设计的生成，启动便将开始。
接下来就是确定被选择的材料（-3a-）和外壳（即法兰盘、壳体的筋、浮雕装饰、侧盖等）的所有的特定的元素（-3b-）。
多级减速器的传统设计（可以从上面看到简单的描述）涉及基于接触应力的基础上的计算,弯曲强度、干扰等,从而导致了一个复杂且耗时的过程。
另外，这样获得的设计可能不是最优的设计[2]。
为了克服这些缺点，我们提出了遗传算法。
我们认为,遗传算法代表的是选择目前在解决这样复杂的设计问题的选择方向。
在下面的部分中将对遗传算法有一个简短的描述。
图2（a）二级同轴螺旋减速器节选（b）减速器3D图
3遗传算法
遗传算法也许是最著名的基于演化的搜索算法[21],适合于解决复杂的优化问题[22]。
遗传算法的基本概念是由荷兰[23]开发出来的。
遗传算法主持群体的解决方案,然后适者生存不适着被淘汰[22]。
每个个体由一个基因型（即编码解决方案的搜索空间）和相应的表现型组成（即解空间）。
表现型通常是参数集合。
基因型由这些参数的编码译本组成（称为基因）。
在一个基因型中基因集合是经常以内部字符串的形式被保留的,同时也被称为染色体[22]（我们两级同轴螺旋减速器的染色体是由17个设计变量组成的,它可以在第四节中看到）。
该算法是依下列各项来进行运算的:
（a）群体中每个个体的基因型是随机初始化的（即编码的搜索空间解决方案——在我们的案例中是巨大的:
1.5×1023代表可能的最优减速器设计）。
（b）被用恰当的功能（大多数完整的减速器）进行评估的原始群体中的每个个体的表现型（即在这篇文章中可以定义小齿轮的齿数的参数的集合，标准中心距、径向输入/输出轴封装置,支撑输入/输出轴的圆锥滚子轴承）。
接下来，（c）两个母体是随机选择的（使用轮盘法）繁殖则是基于个体的适应值。
应用遗传算子造成的产物（d，e）：
交叉（来自两个母体到一个或者两个产物的合并信息）和突变（通过产物的染色体中一个或多个基因的变化对一个单一的产物和工程结构起作用）。
使用适当的措施对新生成的个体进行评估（f）。
评估后,后代取代部分或当前群体中的全部个体（g）。
这个完整的评估和繁殖的过程就会持续下去,直到一个满意的解决方案出现或为指定数量的后代遗传算法运行。
4关于优化设计问题的陈述
4.1二级同轴螺旋型减速器的“基因型”
制定的第一步是确定最优设计问题的基因（设计变量）及独特的描述两级同轴螺旋减速器（图2）。
这是高度标准化的机械功率传输。
从而明确定义了减速器的17个设计变量来反映这个[1]。
各种测量仪器可以在表1中17组基因的单一集合及标准化了的9中可以观察到。
4.2目标函数
质量是一个重要的机械参数。
一般工程降低机器的质量意味着金属经济性和更便宜的生产。
考虑到这些方面,两级同轴的最小化螺旋减速器质量是本研究的目标函数。
质量被定义为以下方程所示。
其中ρ1是铸铁的密度（即7.2×10-6mm3/kg）ρ2是钢的密度（即7.85×10-6mm3/kg）。
体积对应的部件与箱体和封面（V11iV12i）、齿轮（V21j,V22j,V23j,V24j）及轴（V31k,V32k,V33k）相一致并在图3中给了解释。
4.3约束条件
在本节中，描述了对两级同轴螺旋减速器优化设计的约束。
在实际的二级减速器的设计中总共遇到76个（包括强度，几何形状和结构方面的考虑）有代表性呢的约束。
这些约束将设计空间划分为两个领域,可行域（满足所有的约束）,和不可行域（其中至少有一个是违反约束的）。
当ai,bi>0且约束的形式为ai≤bi时所有这些不平等的约束类型定义为g=a/b-1≤0。
显然,所有这些约束的值必须是负面的或最后的值为零（案例的解决方案是可行的）。
为了简洁,我们不详细的讨论它们的计算了。
一旦传动装置的虚拟设计生成，这里提到的减速器的外壳（包含其特定的元素,也就是说。
法兰、筋、浮雕装饰等等）应该也会机械的被设计。
为了启用一些约束条件（如操作温度、润滑条件和一些几何约束）的计算方法，这个是绝对必要的。
这76个约束被分成5组应参照图2中给出的草图。
约束小组1—关于减速器的传动装置
这37种约束是基于传动装置的计算（可以在德国工业标准（DIN）3990中找到[17]）。
这些约束条件将在接下来的内容中被描述。
C1，2—在两个阶段杠杆比率的相对误差必须在[-2.5%~+2.5%].C3,4—在两个阶段中齿轮的齿上的赫兹接触压力不得超过允许的赫兹接触压力。
C5—8在两个阶段中齿轮的齿上的弯曲应力不得超过指定的值。
C9—12在二级同轴螺旋减速器中所有4齿轮的齿不能被削弱。
C13—16齿轮顶部降落在齿1到齿4上的齿不能消失。
C17，18第一和第二阶段的接触比必须大于指定值（即最小的前接触比Ɛαmin=1）。
C19，20—轮
（2）和轮（4）的齿顶高系数应该在[-0.6~1]C21,22—在两个阶段中齿的齿数必须互质。
C23—34在两个阶段中的一组可测量性约束（即跨度测量）。
C35—37约束条件涉及的齿轮的工艺性。
约束小组2—关于轴的部件
这一组是由一组12个约束关于轴之间的互连分部装配组件（即每个后轴。
径向密封和圆锥滚子轴承）和17个更多关于轴的约束应力和强度（即静态应力：
C50—52；疲劳强度：
C53—55）和挠度（即弯曲挠度C56—60；扭转变形C64—66；支撑点的挠度C61—63）的一组12个约束组成的。
轴分部装配的组件是设计变量（如表1中可以观察到）。
他们被编码为整数变量,并提供内轴的几何和装配（图4b）、径向密封（图4c）和轴承（图4d）尺寸的重要细节。
在图4e中也指出了约束C42-C43C44C44-C45。
在以下描述行属于这个群体的约束。
C38，39—输入和输出轴两端必须有足够的通径速度来允许带轮的安装。
C40,41—在输入和输出轴径向密封的安装直径必须小于圆锥滚子轴承的内径。
C42，43—输入和输出轴所需的空间几何约束相关的圆锥滚子轴承的外圈。
C44圆锥滚子轴承中间轴和输出轴之间的不干涉条件。
C45，46—相邻的圆锥滚子轴承之间的最小距离必须大于15毫米。
C47—49圆锥滚子轴承基本的使用寿命（根据ISO281:
2007）必须超过指定值即15000操作小时的规定寿命。
C50—52等效电压错过的最大应力所经历的所有三个轴应减少许用弯曲应力。
C53-55疲劳寿命安全因素对输入、输出和中间轴不得低于指定值（疲劳强度计算是根据索德伯格[20],和特定的值是1.5）。
C56-60为了使传动装置和圆锥滚子轴承实现正常运行三轴的弯曲挠度在关键位置必须低于某些阈值（即0.001锰,锰是正常的模块）。
C61-63在支点的偏转角度的所有三个轴应该是少一个容许值（即0.436×10-5rad/mm）。
C64-66三轴的扭转变形必须低于一个阈值即0.436105rad/毫米。
约束小组3—关于键连接
C67-70键和键槽的输入和输出轴的剪切和破碎应力不得超过指定值（即容许剪应力70MPa;和许用轴承应力80MPa,对应键的材料如钢等级E355（EN）,[19]）。
C71-74安装轮子
（2）和（4）的剪切和破碎应力不得超过键和键槽的指定值。
约束小组4—关于传动装置的润滑
C75——最小和最大允许润滑剂水平之间的的范围应该不少于10毫米。
约束小组5—关于减速器的散热设计
C76——两级同轴斜齿轮装置的工作温度不得超过指定值（即允许工作温度65C）。
图3（a）减速器部件分解图实例（b和c）减速器轴的分步装配
（d）减速器封盖的部件分解图
图4（a）轴输入端的部件装配（b）轴输入端的尺寸（c）径向轴封的安装尺寸
（d）圆锥滚子轴承的几何形状和安装尺寸
（e）约束条件C42、C44、C45和C46的插图
使用寿命（小时）
图5约束条件在最优化设计问题的价值
图6为各种使用寿命期限设计的减速器的质量下限
5最小化的二级螺旋同轴减速器的实例
这可能是一个很好的时间来考虑3kW两级同轴螺旋减速器优化设计的实例。
目标是给定输入速度为750rpm和总传动比为7.1的条件下获得一个最小质量的且使用寿命为8000h的减速机（满足在第四节提到的约束）。
在小齿轮和轮子分别是由硬合金钢17CrNiMo6和17Cr3构成时，减速器的齿轮应该以一个ISO，53标准齿条轮廓（αn=20。
，han=1，csa=0.4）为基础.在前面第三节中描述的运行被推荐的的遗传算法导致减速器的标准化传动比（在第一和第二阶段）分别为3.15和2.24，在这两阶段的中心距为90mm，重达33.933kg.所有考虑基因,优化后的值,在表2中给出。
在表3中对减速器的传动装置中的传统[17,18,19]和优化设计方案的主要几何元素并排显示。
在表4和5中对轴和减速机的一些重要特征的设计方案进行了比较。
从表5可以观察到,与传统的设计方法（[17,18,19]）相比最优设计方案提供了一个质量减少17.94%的优化设计。
如果一系列大型的生产被认为是,优势明显,生产成本明显降低的生产-例如,减速器5的生产中,首先考虑的便是材料。
在图5的值表示的约束优化设计的解决方案。
突出的黑色小点强调了约束的值用符号“×”来表示，并表明了7个约束中哪个的边界接近最佳状态。
与成功测定的总体最优值（图5），考虑独特的了解研究质量（即在我们的例子中的目标函数）之间的平衡的令人关注的研究及使用寿命相比较,这样一个研究的结果绘制了图6.从这个有趣的案例研究,我们可以得出以下结论（从图显示在图5中）。
二等分所要求的使用寿命仅仅只会减轻1kg多一点。
如果我们针对,比如2000h,我们需要牺牲75%的使用寿命为2.5公斤（约7%）重量储蓄。
同时,即使重量是我们唯一关心的,我们下降2000h大众储蓄同牺牲巨大的75%的使用寿命相比是非常微小的。
6.总结
从不同领域和不同的工作条件，减速器是用于传输电能的机械工程的最常见的方法。
然而,传统设计（即一般试验,减少错误程序）的机械传动不是一项容易的任务。
在本文中,我们表明遗传算法,可以用来解决复杂的两级同轴螺旋减速器的结构设计问题。
这里描述的完整优化减速器代表了最先进的研究的几个阶段。
在这个初步的步骤中进行了对传动装置[14]和轴[15]的优化。
这些阶段的目的是确定减速器的空间倾向的组件。
完成这些步骤之后,作者得出结论,必须考虑传动装置,轴装配工作和外壳与所有产生的整个系统之间的联系。
只有在这种情况下我们才可以谈论一个完成减速器的优化相关的结果。
在这项研究中优化设计的目标是最小化完成减速器的质量（包括这里一旦每个阶段的虚拟设计生成外壳设计将实现自动化设计）。
在最优化的混合性质的设计中通常考虑的设计变量有：
整数型（例如齿轮齿数）,离散型（如正常齿顶高系数）和真实值（如齿轮宽度）,总共17种变量。
目标函数受到一套76种高度非线性的约束。
通过使用遗传算法获得的结果显著提高了传统设计的结果（质量减少了17.94%）。
还提出了一个有趣的关于权衡质量和使用寿命之间的研究。
从本研究我们可以得出结论,为了达到2.5kg的节省（大约7%）必须牺牲75%的要求的使用寿命。
存在于这篇文章中的案例研究提出了一个二级减速器的新的复杂布局的优化设计需要构建一个基于进化优化概念的通用的传动系统的设计工具。
提出的遗传算法可以很容易地被修改以适应多目标优化设计。
额外的阶段和其他目标函数（制造成本只是一个可能的例子）可以被考虑。
这种优化的例子说明了该方法的有效性,也可以进一步的作为在设计机械动力传输时的功率和遗传算法的多功能性的依据。
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