蝸輪蝸桿是現(xiàn)代機(jī)械中應(yīng)用廣泛的一種傳動(dòng)機(jī)構(gòu),它具有單級(jí)傳動(dòng)比大,傳動(dòng)平穩(wěn),噪聲小以及能夠自鎖等特點(diǎn),而精密蝸輪蝸桿作為精密分度或精密運(yùn)動(dòng)機(jī)構(gòu),可以應(yīng)用于齒輪加工機(jī)床、精密分度的加工中心、精密轉(zhuǎn)臺(tái)及儀器儀表等場(chǎng)合,作為精密機(jī)械之王的光柵刻劃?rùn)C(jī),分度系統(tǒng)中的蝸輪蝸桿是其重要組成部分之一,對(duì)光柵刻劃?rùn)C(jī)工作精度起著重要作用,因此光柵刻劃?rùn)C(jī)中的蝸輪蝸桿精度設(shè)計(jì)十分重要。針對(duì)蝸輪蝸桿公差建模問(wèn)題,分析了基于公差域的公差分類方法,給出了基于小位移旋量理論(Small displacement torsor,SDT)的公差數(shù)學(xué)建模理論,用基于SDT的變動(dòng)方程和約束方程對(duì)公差進(jìn)行建模,建立包含中心距偏差、軸交角偏差及中間平面偏差在內(nèi)的蝸輪蝸桿公差數(shù)學(xué)模型。基于該模型,將SDT旋量參數(shù)變動(dòng)定義為模型的設(shè)計(jì)變量,然后對(duì)這些設(shè)計(jì)變量分配相應(yīng)的變動(dòng)量,運(yùn)用蒙特卡洛法進(jìn)行抽樣以模擬實(shí)際加工情況,生成變動(dòng)實(shí)例參數(shù),用統(tǒng)計(jì)試驗(yàn)法來(lái)實(shí)現(xiàn)基于SDT的公差數(shù)學(xué)模型的公差分析�；趥鹘y(tǒng)成本-公差模型以及SDT模型,構(gòu)建了以各偏差參數(shù)為變量,以加工成本最小為優(yōu)化目標(biāo)的蝸輪蝸桿公差優(yōu)化模型,針對(duì)該模型,采用了遺傳算法對(duì)中心距偏差、軸交角偏差、中間平面偏差進(jìn)行了優(yōu)化,得到各偏差最優(yōu)解,最終通過(guò)偏差域到公差域映射,獲得公差最優(yōu)解。
【學(xué)位單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TG801
【部分圖文】：

圖 1.1 MIT-B 光柵刻劃?rùn)C(jī)Fig1.1 MIT-B grating ruling machine機(jī)的研究起步較晚，主要研究單位是長(zhǎng)春光機(jī)所。出我國(guó)第一臺(tái)光柵刻劃?rùn)C(jī)，這臺(tái)光柵刻劃?rùn)C(jī)工作原上的同類光柵刻劃?rùn)C(jī)，還是有著不少提升的空間。的光柵，并且刻劃出的光柵刻線可以達(dá)到 600gr/m研制成功，名為 2 號(hào)機(jī)，由于技術(shù)水平的限制，夠刻劃 120×185mm2面積的光柵。通過(guò)對(duì) 2 號(hào)機(jī)00mm2面積的光柵，并且刻劃出的光柵刻線可以達(dá)到所示。

圖 1.1 MIT-B 光柵刻劃?rùn)C(jī)Fig1.1 MIT-B grating ruling machine劃?rùn)C(jī)的研究起步較晚，主要研究單位是長(zhǎng)春光機(jī)所。1制出我國(guó)第一臺(tái)光柵刻劃?rùn)C(jī)，這臺(tái)光柵刻劃?rùn)C(jī)工作原際上的同類光柵刻劃?rùn)C(jī)，還是有著不少提升的空間。該積的光柵，并且刻劃出的光柵刻線可以達(dá)到 600gr/mm也研制成功，名為 2 號(hào)機(jī)，由于技術(shù)水平的限制，工能夠刻劃 120×185mm2面積的光柵。通過(guò)對(duì) 2 號(hào)機(jī)的300mm2面積的光柵，并且刻劃出的光柵刻線可以達(dá)到 1圖所示。

排序的多目標(biāo)粒子群算法。該算法采用精英策略，基于個(gè)體擁擠距離排序，進(jìn)行全局最優(yōu)粒子和外部保留解集的更新，并在算法更新過(guò)程中引入小概率變異策略，提高了算法的全局搜索能力，在控制最優(yōu)解數(shù)目的同時(shí)，也保證了其收斂性和多樣性。張巖基于灰色關(guān)聯(lián)理論通過(guò)關(guān)聯(lián)度目標(biāo)權(quán)重系數(shù)、引入帶變異算子的灰色關(guān)聯(lián)度分析等策略對(duì)標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法進(jìn)行改進(jìn)；同時(shí)提出一種質(zhì)量損失成本和基于裝配成本的制造成本的公差多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)模型，對(duì)不同的裝配方法約束條件進(jìn)行了分析[73]。池元成等針對(duì)粒子群優(yōu)化算法易局部收斂的缺點(diǎn)，利用小生境數(shù)和交叉選擇策略對(duì)個(gè)體歷史最優(yōu)解集進(jìn)行更新，有效的克服了標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法的缺點(diǎn)，但只適用于單目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題[74]。遺傳算法作為智能算法中的一種，在應(yīng)對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)優(yōu)化的情況下表現(xiàn)出色，針對(duì)傳統(tǒng)優(yōu)化算法對(duì)目標(biāo)函數(shù)的苛刻性，遺傳算法可以通過(guò)對(duì)目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)換而來(lái)的適應(yīng)度函數(shù)進(jìn)行直接搜索適用于大規(guī)模，高度非線性的函數(shù)優(yōu)化，另外傳統(tǒng)優(yōu)化算法搜索過(guò)程較慢，通常是從一個(gè)初始點(diǎn)開(kāi)始進(jìn)行搜索，而遺傳算法能同時(shí)進(jìn)行多個(gè)點(diǎn)的搜索，運(yùn)算效率較高。1.4 本文主要研究?jī)?nèi)容
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2868801