[发明专利]减小减速器自重的优化方法

说明书

一种减小减速器自重的优化方法，由确定目标函数、优化目标函数、确定减速器重量参数步骤组成。本发明采用在原始黑猩猩优化方法的基础上，引入Cat混沌序列、反向学习和翻筋斗觅食策略，与现有技术相比，提高了方法的收敛速度和寻优精度，避免陷入局部最优，能够有效地减小减速器自重，得到最小自重的减速器和最优参数，按照此方法设计的减速器，具有设计合理、体积小、重量轻、安全可靠等优点，可在减速器的设计中推广使用。

技术领域

本发明属于机械技术领域，具体涉及到减速器。

背景技术

在机械技术领域，减速器是齿轮箱的重要组成部分之一，可用于各种应用。减速器是原动机和工作机之间的传动装置，用来降低转速和增大转矩以满足各种工作机械的要求，如何提高减速器的使用寿命和承载能力以及减小减速器的重量和体积、降低成本具有重要意义。

在机械技术领域，现有的减速器为了提高减速器在传输转矩过程中的安全性，在设计过程中，减速器自重通常较重

减速器自重最小化是一种多约束条件下的非线性规划问题，属于NP难的技术问题，在减速器技术领域当前需迫切解决的技术问题在于提供一种传输扭矩、大、体积小、重量轻、安全可靠的的减速器。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于克服上述现有技术问题的缺点，提供一种体积小、重量轻、安全可靠的减小减速器自重的优化方法。

解决上述技术问题所采用的技术方案是：

(1)确定目标函数

采用减速器自重最小化的数学建模，按式(1)得到减速器自重最小化的目标函数f(x)：

f(x)＝0.7854x₁x₂²(3.3333x₃²+14.9334x₃-43.0934)-1.508x₁(x₆²+x₇²)+7.4777(x₆³+x₇³)+0.7854(x₄x₆²+x₅x₇²)  (1)

x＝[x₁，x₂，...，x₇]

其中，x为向量，x₁表示齿面宽，x₂表示齿轮模数，x₃表示小齿轮上的齿数，x₄表示轴承之间第一根轴的长度，x₅表示轴承之间第二根轴的长度，x₆表示第一根轴的直径，x₇表示第二根轴的直径。

(2)优化目标函数

在黑猩猩优化方法中引入Cat混沌序列、反向学习和翻筋斗觅食策略如下；

按式(2)用Cat混沌序列和反向学习策略初始化种群：

以式(2)产生N个初始向量x_i，为每个初始向量按照以下方式产生相对应的反向向量x_j：

其中，k∈[0，1]；分别表示所有初始向量中第d维向量的最小值和最大值；对初始向量x_i和反向向量x_j进行合并，按照适应度值进行升序排序，选取适应度值前N个较优的向量作为初始种群，N∈[20,50]。