從土壓平衡盾構(gòu)(Earth-pressure-balance shield machine，EPBSM)刀盤所需力矩著手，探討其大功率行星減速器(Planetary gear reducer，PGR)的載荷均衡與分配，從而為行星減速器的優(yōu)化界定“土壓平衡盾構(gòu)”環(huán)境。同時(shí)，在行星減速器的4大構(gòu)件(輪系、軸、行星架及箱體)中，因輪系是個(gè)全局性的“統(tǒng)帥”，故可采取對(duì)各構(gòu)件分別加以優(yōu)化的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)整機(jī)的最優(yōu)化。為此，就可遵照穩(wěn)健設(shè)計(jì)的要求，分別建立其多目標(biāo)的數(shù)力模型，從當(dāng)今頗受關(guān)注的計(jì)算智能(Computationalintelligence，CI)中挑選出一種或幾種算法并加以改進(jìn)，使之成為或再融合成一種收斂性更好的新算法之后，再用來(lái)求解所建模型。最后，對(duì)優(yōu)化后的行星減速器作仿真試驗(yàn)。其具體的原因、方法、原理及效果依次如下： 為克服灰色理論本身的固有缺陷與粒子群優(yōu)化(Particle swarm optimization，PSO)算法在求解整數(shù)或混合整數(shù)規(guī)劃過(guò)程中出現(xiàn)的問(wèn)題，將方差的概念引入灰色關(guān)聯(lián)度，提出可靠灰色關(guān)聯(lián)度的概念及計(jì)算公式，并通過(guò)圓整粒子的初始位置與每次飛行速度，以使PSO算法滿足求解過(guò)程中對(duì)整數(shù)解的要求。然后，將可靠灰色關(guān)聯(lián)度作為變異策略來(lái)駕馭PSO算法，并詳盡闡述其算法機(jī)理與流程，從而為復(fù)雜非線性約束條件下求解多目標(biāo)混合整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題提供一套切實(shí)可行的便捷方法。建立盾構(gòu)三級(jí)行星減速器的輪系在滿足配齒、變位系數(shù)、干涉、強(qiáng)度、等強(qiáng)度、等壽命等約束條件下其體積最小、效率最高、接觸強(qiáng)度與彎曲強(qiáng)度可靠性最高的四目標(biāo)函數(shù)的數(shù)力模型，再運(yùn)用上述可靠灰色PSO算法編寫MATLAB程序來(lái)求解所建數(shù)力模型。研究表明：1)與懲罰函數(shù)法(Penalty function method，PFM)相比(見P29-31)，所提算法有更快的收斂速度；2)該算法的泛化能力不但解決了該行星減速器原第三級(jí)強(qiáng)度偏弱的問(wèn)題，而且在保證高可靠性條件下，使輪系體積減少11.55%，效率提高0.56%，傳動(dòng)比提高3.67%，各級(jí)強(qiáng)度與壽命基本相等。 鑒于現(xiàn)有免疫遺傳算法(Immune genetic algorithm，IGA)其收斂性不理想的問(wèn)題，剖析其理論體系本身存在的6大不足，并提出6條全新的策略，以加快算法的收斂。同時(shí)，闡明實(shí)碼抗體與變量向量之間的關(guān)系，用圖形直觀描述復(fù)雜的算法機(jī)理，以便于對(duì)IGA的理解與實(shí)際操作；將可靠性分析的隨機(jī)攝動(dòng)法與其靈敏度分析結(jié)合起來(lái)，導(dǎo)出隨機(jī)參數(shù)的概率分布為任意形狀的機(jī)械零件計(jì)算其可靠度及靈敏度的函數(shù)表達(dá)式，由此創(chuàng)建行星減速器其軸的可靠度對(duì)設(shè)計(jì)變量的靈敏度最低與體積最小的兩目標(biāo)數(shù)力模型；提出實(shí)現(xiàn)目標(biāo)函數(shù)值之間保持動(dòng)態(tài)平衡的全新模型，順利實(shí)現(xiàn)上述兩目標(biāo)函數(shù)與像集法的對(duì)接；最后，編寫所改進(jìn)IGA的MATLAB程序?qū)υ摐p速器的軸進(jìn)行優(yōu)化。結(jié)果表明：該算法的魯棒性不僅使行星減速器軸的總體積減小13.65%，與改進(jìn)前相比，所提IGA有更快的收斂速度與更高的收斂精度(見P50-51)。 為解答實(shí)際工程中變量相關(guān)情況下的高維小概率失效問(wèn)題，將子集模擬、Monte Carlo法與重要抽樣法結(jié)合起來(lái)，根據(jù)重要抽樣的概率密度函數(shù)獲取的相關(guān)變量的樣本點(diǎn)來(lái)構(gòu)造中間失效事件，從而將小失效概率轉(zhuǎn)化為一條由一系列易于求解的較大條件失效概率的連乘積組成的雜交馬爾可夫鏈，并直接抽取相關(guān)樣本點(diǎn)來(lái)高效模擬結(jié)構(gòu)的可靠性靈敏度。由此創(chuàng)建盾構(gòu)行星減速器的三個(gè)行星架其失效概率對(duì)各變量均值、方差(包括相關(guān)系數(shù))的可靠性靈敏度最低及體積最小的多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題，并提出多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化的思想。同時(shí)，針對(duì)可靠性靈敏度作為目標(biāo)函數(shù)因誤差導(dǎo)致多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化難以收斂的問(wèn)題，提出利用誤差的思想與方法；為加速遺傳算法(Genetic algorithm，GA)與PSO算法的收斂，提出克隆與進(jìn)化同時(shí)并舉的精英策略及在相似個(gè)體之間進(jìn)行交配的思想，并用此GA得到的優(yōu)秀個(gè)體與PSO算法雜交，以實(shí)現(xiàn)種群續(xù)代更新的同時(shí)，進(jìn)一步提高算法的收斂性；最后，運(yùn)用上述算法對(duì)所建數(shù)力模型進(jìn)行求解，結(jié)果表明：1)所提直接抽取相關(guān)樣本的HMC能很好地模擬相關(guān)變量的可靠性及其靈敏度，免除了變量獨(dú)立化過(guò)程反復(fù)轉(zhuǎn)換的繁瑣；2)所提雜交GA-PSO協(xié)同算法較GA與PSO算法有更快的收斂速度(見P79-81)，當(dāng)相關(guān)系數(shù)為0.7時(shí)，可使三個(gè)行星架的總體積減小7.06%；3)證實(shí)了將可靠性靈敏度作為目標(biāo)函數(shù)時(shí)所提利用誤差的思想與方法的可行性與正確性。 為解決非正態(tài)變量空間中復(fù)雜多變的隱式非線性功能函數(shù)的可靠性及靈敏度的問(wèn)題，融合鞍點(diǎn)估計(jì)與線抽樣法的優(yōu)點(diǎn)，結(jié)合二分法的特點(diǎn)與黃金分割法的求解效率，提出基于黃金分割二分法的鞍點(diǎn)線抽樣法，即可在標(biāo)準(zhǔn)化變量空間中沿重要線抽樣方向利用黃金分割點(diǎn)的二分法快速找到各樣本點(diǎn)對(duì)應(yīng)于功能函數(shù)的零點(diǎn)，從而將結(jié)構(gòu)的失效概率轉(zhuǎn)化為一系列線性功能函數(shù)失效概率的平均值，由此求出可靠性靈敏度，從而導(dǎo)出行星減速器的三級(jí)箱體其失效概率對(duì)基本變量均值與方差的可靠性靈敏度及結(jié)構(gòu)輕量化的多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題；為提高算法的收斂性，對(duì)PSO算法與混合蛙跳算法(Shuffled frog-leaping algorithm，SFLA)進(jìn)行改進(jìn)，使前者變?yōu)樽赃m應(yīng)PSO(Self-adaptive PSO, SAPSO)算法后再與改進(jìn)后的SFLA進(jìn)行雜交，從而導(dǎo)致了雜交SAPSO-SFLA的產(chǎn)生，然后用來(lái)求解上述多目標(biāo)問(wèn)題。研究表明：1)基于黃金分割二分法的鞍點(diǎn)線抽樣法在求解復(fù)雜非線性功能函數(shù)的可靠性及靈敏度時(shí)精度高，速度快；2)與SAPSO和SFLA相比，所提雜交SAPSO-SFLA不僅具有更快的收斂速度(見P106-108)，其魯棒性還能使該三級(jí)箱體體積減小8.42%。 從行星減速器4大構(gòu)件的優(yōu)化可得出：1)上述所建4大數(shù)力模型與所提4大計(jì)算智能的泛化能力不僅解決了盾構(gòu)原行星減速器第三級(jí)強(qiáng)度偏弱的問(wèn)題，在保證高可靠性條件下，還可使整個(gè)行星減速器的體積減小21.58%，效率提高0.56%，傳動(dòng)比提高3.67%；2)當(dāng)用輪系的體積減小率來(lái)近似預(yù)估整個(gè)行星減速器的體積減小情況時(shí)，其實(shí)際效果是輪系體積減小量的5.12倍。此外，仿真試驗(yàn)表明，優(yōu)化后的行星減速器其各項(xiàng)指標(biāo)均滿足要求，可靠性較好。
【學(xué)位單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2012
【中圖分類】：TH132.46
【部分圖文】：

液壓馬達(dá)的輸出扭矩經(jīng)大功率行星減速器放大之后驅(qū)動(dòng)刀盤旋轉(zhuǎn)，同時(shí)開啟盾構(gòu)推進(jìn)油缸，將盾構(gòu)向前推進(jìn)，隨著推進(jìn)油缸的向前推進(jìn)，刀盤持續(xù)旋轉(zhuǎn)，從而切削土體，被切削下來(lái)的泥土落入土倉(cāng)，當(dāng)土倉(cāng)被充滿時(shí)，開動(dòng)螺旋輸送機(jī)將切削下來(lái)的渣土輸送到皮帶輸送機(jī)上，由皮帶輸送機(jī)輸送到渣土車的土箱中，再運(yùn)到指定地點(diǎn)通過(guò)豎井送至地面。當(dāng)土壓倉(cāng)與螺旋輸送機(jī)中的渣土積累到一定量時(shí)，開挖面被切下的渣土經(jīng)刀槽進(jìn)入泥土倉(cāng)的阻力增大，當(dāng)泥土倉(cāng)的土壓與開挖面的土壓和地下水壓相平衡時(shí)，開挖面就能保持穩(wěn)定，對(duì)應(yīng)于開挖面的地面也不致于坍塌或隆起，此時(shí)，只要保持從螺旋輸送機(jī)和泥土倉(cāng)中輸送出去的渣土量與切削下來(lái)并流入泥土倉(cāng)中的渣土量相平衡，開挖工作就能順利進(jìn)行[2]。土壓平衡盾構(gòu)的結(jié)構(gòu)如圖 1.1 所示[2,3](其主驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)由 8 個(gè)結(jié)構(gòu)完全相同的三級(jí)行星減速器與液壓馬達(dá)組成)。

于它沒(méi)有行星架與內(nèi)齒圈，此 8 個(gè)“行星輪其簡(jiǎn)易機(jī)構(gòu)如圖 1.2 所示，從而影響一般行均影響著各個(gè)行星減速器之間的載荷不均勻載的程度、構(gòu)件結(jié)構(gòu)的剛度、輪齒材料和齒嚙合速度的高低、行星輪數(shù)目以及均載裝置β 可參照行星減速器中太陽(yáng)輪浮動(dòng)的載荷1.15[8]。

6圖1.3 盾構(gòu)三級(jí)行星減速器的三維圖Fig.1.3 the 3D model of three-stage PGR in shield machine圖1.4 三級(jí)行星減速器的2D圖Fig.1.4 the 2D figure of three-stage PGRa) b)圖1.5 單級(jí)行星減速機(jī)構(gòu)及其分解圖Fig

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 李永華;;擺線針輪行星減速器的穩(wěn)健可靠性優(yōu)化設(shè)計(jì)[J];大連鐵道學(xué)院學(xué)報(bào);2006年03期

2 陳乃仕;王海寧;周海明;李偉剛;;協(xié)同粒子群算法在電力市場(chǎng)ACE仿真中的應(yīng)用[J];電網(wǎng)技術(shù);2010年02期

3 張涵;官德娟;;行星齒輪減速器多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)研究[J];電子機(jī)械工程;2006年03期

4 羅小平,韋巍;一種基于生物免疫遺傳學(xué)的新優(yōu)化方法[J];電子學(xué)報(bào);2003年01期

5 呂振肅,侯志榮;自適應(yīng)變異的粒子群優(yōu)化算法[J];電子學(xué)報(bào);2004年03期

6 張慶偉;張博;王建宏;秦大同;;風(fēng)力發(fā)電機(jī)齒輪傳動(dòng)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)優(yōu)化設(shè)計(jì)[J];重慶大學(xué)學(xué)報(bào);2010年03期

7 張義民;高娓;宋相強(qiáng);黃賢振;;具有應(yīng)力集中的機(jī)械零件可靠性穩(wěn)健設(shè)計(jì)[J];工程力學(xué);2008年11期

8 談梅蘭;董經(jīng)魯;;余弦分布?jí)毫ο戮匦伪“宓那鶾J];工程力學(xué);2010年05期

9 鄭仕鏈錛;樓才義;楊小牛;;基于改進(jìn)混合蛙跳算法的認(rèn)知無(wú)線電協(xié)作頻譜感知[J];物理學(xué)報(bào);2010年05期

10 宋丹;張曉林;;基于不動(dòng)點(diǎn)理論的多系統(tǒng)兼容接收機(jī)頻點(diǎn)選擇問(wèn)題的研究與遺傳算法實(shí)現(xiàn)[J];物理學(xué)報(bào);2010年09期

本文編號(hào)：2827488