[发明专利]基于遗传算法和粒子群组合算法的摆线轮齿廓修形方法

摘要

本发明公开了一种基于遗传算法和粒子群组合算法的摆线轮齿廓修形方法，在摆线轮齿廓的主要啮合段，保证尽可能接近与针轮完全共轭的标准摆线齿廓，而在靠近齿顶和齿根处的非主要啮合段，产生一个小小的啮合间隙，来保证润滑所需和补偿各种误差因素。基于遗传算法和粒子群算法有着取其长补其短的优点，既加快了算法收敛速度，又可以避免因为收敛过快导致全局搜索能力不足的问题，进而可以有效地克服收敛速度和全局搜索能力两者之间的矛盾。这样，修形后的摆线轮在啮合过程虽有啮合间隙，但回差很小，仍可同时满足多齿参与啮合保证良好的啮合性能，而且采用组合算法修形的摆线轮计算周期短，整个优化过程在非常短的时间内完成。

主权项

1.一种基于遗传算法和粒子群组合算法的摆线轮齿廓修形方法，其特征在于，步骤如下：S1,构造摆线轮修形后的状态方程：其中，X_c为摆线轮齿廓横坐标，Y_c为摆线轮齿廓纵坐标，r_p为摆线轮中心圆半径，r_rp为针轮半径，i^H为传动比，为摆线轮与针轮传动啮合角，Δr_p为移距修形量，Δr_rp为等距修形量，Δδ为转角变化量，a为偏心距，z_p为针轮齿数，k₁为短幅系数，S为k₁和的函数；S2，根据步骤S1的状态方程，获得摆线轮的修形量区间以及摆线轮齿廓的法向变动量；S3，根据步骤S2，构造修形后摆线轮的工作齿廓法向变动量差值最小的目标函数F(x)；其中，为摆线轮与针轮传动啮合角，Δr_p为移距修形量，Δr_rp为等距修形量，Δδ为转角变化量，a为偏心距；z_c为摆线轮齿数，k₁为短幅系数；S4，根据步骤S2中得到的摆线轮的修形量区间，随机产生一个种群p，种群范围为p_min到p_max，并给定优化粒子个数p_num，产生初始粒子p(i,:)和初始粒子速度V(i,:)；S5，计算种群中各粒子的适应度；S6，确定全局最佳粒子；S7，更新粒子速度；S8，对以全局最佳粒子z为初始粒子的种群中各粒子进行交叉变异得到新种群；S9，重复步骤S5‑S8，直至循环结束；S10，将循环得到的全局最佳粒子对应的目标函数值进行比较，则目标函数值最小的粒子就是最佳修形量。