[发明专利]一种RV减速器主轴承的多目标优化方法

说明书

一种RV减速器主轴承的多目标优化方法，先分析主轴承的外部受载情况，建立RV减速器主轴承拟静力学模型，输出目标函数为RV减速器主轴承的角刚度、摩擦力矩以及其轴向额定动载荷；随机产生初始种群，通过模型计算每个个体的三个优化目标函数值，进行非劣排序，计算拥挤距离，基于二进制锦标赛选择并进行启发式交叉以及高斯变异产生新种群，计算每个个体的目标函数；将父代种群与新种群合并组成大种群，抽取最好的个体作为进入下次迭代的种群，剔除合并后种群的重复个体，检查当前代数是否达到设定代数，输出优化结果，本发明可以获得一组可供设计者参考的最优前沿的设计参数，也可以确定当前设计是否为理论的非支配解，同时提高了算法效率。

技术领域

本发明属于RV减速器主轴承优化设计技术领域，尤其涉及一种RV减速器主轴承的多目标优化方法。

背景技术

RV减速器是工业机器人上的一种精密减速器，其中，RV减速器的主轴承是RV减速器的主要负载元件，对其力学性能诸如刚度、回转精度、寿命等有着不可忽视的影响。其结构设计以及理论分析在国内尚处于起步与仿制阶段。为完善并提高的RV减速器主轴承研制流程以及性能，从理论上对其主要特性进行多目标优化以指导实践生产是其关键所在。

在轴承多目标优化方法的最新进展中，Gupta等于《Mechanism and MachineTheory》发表的文章《Multi-objective design optimisation of rolling bearingsusing genetic algorithms》采用Deb等于2002年提出的针对NSGA的改进算法NSGA-II对滚动轴承进行了多目标优化，并分析了其目标函数对优化变量的敏感度，取得了良好的效果。但是其在求解目标函数的同时并没有把接触角变化等动态特性考虑进去。为更精确的求得各个目标函数，可以通过建立相应的拟静力学模型，在算法运算过程中对每代种群中的每个个体进行一次轴承拟静力学求解以获得相应参数。喻炜等于《机械设计》上发表的《混合陶瓷球轴承多目标优化》针对轴承摩擦生热和寿命这两个目标函数采用NSGA-II进行优化，但是其并未将轴承刚度这个对轴承性能影响十分显著的要素考虑进去。同时，拟静力学中的沟底圆直径与轴承公称直径、内外沟曲率系数以及轴承接触角相关，其未说明如何考虑初始接触角设计的问题，即该优化时采用恒定初始接触角设计或者初始接触角也是设计变量之一。

此外，在已公开的专利和已发表的相关文献中，尚无基于拟静力学模型的RV减速器主轴承关于刚度、摩擦力矩、轴承轴向额定动载荷的优化案例，也无相关的方法分析。除启发式算法求解轴承多目标优化问题外，传统的轴承优化方式多采用网格法或是加权系数法，这些方法通常只能得到一个优化解，然而在多个优化目标彼此相悖的情况下，其最优解往往是一个集合，难以说明优劣，因此，给出一种针对RV减速器主轴承具体问题求出这种最优集合的优化方法，是尤为必要的。

发明内容

为了克服上述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种RV减速器主轴承的多目标优化方法，优化后的结果最终能够提高轴承力学性能。

一种RV减速器主轴承的多目标优化方法，包括以下步骤：

步骤1，分析主轴承的外部受载情况，确定主轴承工况，确定要优化的主轴承结构参数，给定主轴承要优化的结构参数的上下限，以及结构参数的非线性约束条件；

步骤2，建立RV减速器主轴承拟静力学模型，该模型最后输出目标函数为RV减速器主轴承的角刚度、摩擦力矩以及其轴向额定动载荷；

步骤3，在设定的结构参数上下限的变化范围内，随机产生一代初始种群P，并通过RV减速器主轴承拟静力学模型计算每个个体的三个优化目标函数值，并通过改进的NSGA-II算法对步骤2建立的拟静力学模型进行多目标优化，其具体优化步骤如下：

步骤3.1，对当前种群进行非劣排序，并计算他们各自的拥挤距离，当该种群为第一代初始种群时，将该种群作为初始归档种群；非劣排序方法及拥挤距离计算方式如下所示：