[发明专利]一种预测谐波减速器柔轮寿命的方法

权利要求书

1.一种预测谐波减速器柔轮寿命的方法，其特征在于：该方法能够根据齿轮负载情况，在ANSYS中建立谐波齿轮的三维装配体预处理模型，三维装配体预处理模型包括：波发生器、柔性轴承、柔轮和刚轮；对柔轮进行内力分析，结合物理方程和几何方程，结合边界条件，求解出柔轮三个方向上的应力，分别是轴向正应力、周向正应力和剪切应力；然后对三维装配体预处理模型进行ANSYS仿真分析，求解出不同结构尺寸和不同工况下的钢轮柔轮啮合处危险点的多组应力曲线；根据多组应力曲线计算寿命，然后建立神经网络模型，输入结构、寿命参数改变神经网络模型，最后完成谐波减速器柔轮寿命预测。

2.根据权利要求1所述的一种预测谐波减速器柔轮寿命的方法，其特征在于：步骤一：使用SolidWorks软件建立谐波减速器关键部件刚轮、柔轮和波发生器的三维模型，为了更加符合谐波减速的实际工作情况，得出更加准确的仿真结果，增加柔轮寿命预测可靠性，建立带有精确渐开线齿廓的柔轮和刚轮模型，对建立的刚轮、柔轮、波发生器在SolidWorks软件中进行参数化处理，建立参数化三维模型，参数化的主要参数有柔轮的筒体长度l₁、柔轮内径d_f1、柔轮外径d_fr、柔轮齿圈前端圆角θ₁、柔轮齿圈末端圆角θ₂、光滑圆筒壁厚t_f、齿圈宽度l_g、柔轮杯底圆角r₁；

步骤二：在ANSYS中进行如下设置；

步骤三：谐波柔轮的疲劳分析属于高周疲劳的计算范畴，将幂函数的S-N曲线转化为对数形式，得到的柔轮寿命的疲劳强度指数m，即可计算出不同工况下柔轮的寿命；

步骤四：基于BP神经网络的谐波柔轮寿命预测模型将采用神经网络模型建立起柔轮的结构尺寸同疲劳寿命之间的对应关系，通过输入定义域内的自变量参数就预测谐波减速器柔轮的使用寿命。

3.根据权利要求2所述的一种预测谐波减速器柔轮寿命的方法，其特征在于：所述步骤二的设置如下：(1)定义材料和几何参数：确定材料参数，建立以柔轮几何中心为原点的圆柱坐标系，全局直角坐标系的Z轴与柔轮和柔性轴承的转动中心轴重合；柱坐标系原点位于柔轮齿后截面的圆心处，柱坐标系的Z轴与柔轮和柔性轴承的转动中心轴重合；

(2)定义柔轮和刚轮的接触面：柔轮的齿面为接触面，刚轮的齿面为目标接触面；对柔性轴承外圈与柔轮进行接触设置，求解方法为“增广拉格朗日法”，类型为“无摩擦”；

(3)定义柔轮和刚轮的接触条件：接触条件类型为摩擦，摩擦系数为0.15；法向刚度系数为0.02；

(4)生成网格：通过扫描完成网格生成，并对齿面网格进行细化；

(5)设置载荷和约束：将刚轮定义为固定支撑；向柔轮施加扭矩，扭矩值从0到极限扭矩，以10Nm的速度递增；对柔性轴承端面进行环境中的约束设置，类型为“Displacement”，约束柔性轴承端面沿Z轴即柔轮和柔性轴承的转动中心轴进行位移；

(6)提取啮合应力；完成设置后，对已完成预处理的模型进行求解，求解类型为“总变形量”；提取步骤二建立的圆柱坐标系中齿根的径向、圆周和剪应力最大值。

4.根据权利要求2所述的一种预测谐波减速器柔轮寿命的方法，其特征在于：步骤二中，柔轮的结构是一定的，要掌握不同筒长L、筒体壁厚S、齿圈壁厚S1、过渡圆角、光滑圆筒倾角也是柔轮的结构参数，通过改变柔轮的结构参数，重复步骤二，分析不同工况下多种柔轮结构参数对柔轮应力的影响规律，得到多组不同结构参数所对应的应力数值；作为BP神经网络预测柔轮寿命的数据基础。