2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、航空航天領(lǐng)域迫切需求開發(fā)出一種具有體積小、重量輕、回差小、輸出扭矩大、動力學(xué)特性好、傳動平穩(wěn)和傳動效率高等諸多優(yōu)點的微小型減速裝置,其技術(shù)指標要求近乎苛刻本文成功地開發(fā)出一種航空用微小型可調(diào)間隙變厚齒輪RV減速裝置,并對其進行了理論研究和樣機試驗。
  首先在對國內(nèi)外現(xiàn)有減速裝置的多種方案進行了全面深入分析,為了實現(xiàn)輸入輸出軸垂直和苛刻的技術(shù)要求確定了采用RV減速傳動形式。確定了圓弧錐齒輪傳動(高速級)和變齒厚齒輪傳動(低速級)的

2、可調(diào)隙RV減速裝置方案。根據(jù)傳統(tǒng)設(shè)計方法初步確定了減速裝置的結(jié)構(gòu)參數(shù),運用有限元理論及ANSYS軟件對其關(guān)鍵件進行了強度和模態(tài)分析,為此開發(fā)出少齒差變厚齒輪參數(shù)化設(shè)計軟件,解決了變厚齒輪因各種截面變位系數(shù)不同、左右齒廓參數(shù)完全不同,使其公式復(fù)雜和參數(shù)計算量大等問題。
  針對傳統(tǒng)的多目標優(yōu)化算法必須通過線性加權(quán)的方式處理目標函數(shù),只能達到近似的優(yōu)化問題。本文提出一種精確的多目標優(yōu)化算法,即改進的雙群體差分多層文化粒子群融合算法。在

3、信仰空間的進化過程中,該算法采用“多層空間、擇優(yōu)選用”的策略,避免有時因信仰空間更新而導(dǎo)致算法陷入局部最優(yōu)的缺點;又在群體空間的進化過程中,采用了改進的雙群體進化差分的方式,避免丟棄了大量高適應(yīng)度的不可行解,導(dǎo)致優(yōu)化結(jié)果不理想的問題,實現(xiàn)了群體的多樣性,并提高了算法的收斂速度。
  本文對航空用微小型減速裝置進行三目標優(yōu)化設(shè)計,得到了該減速裝置優(yōu)化設(shè)計的最滿意解。并采用改進后的算法解決了該裝置優(yōu)化設(shè)計時參數(shù)多、各參數(shù)間的相互制約條

4、件多、計算復(fù)雜和設(shè)計繁瑣等問題,為該微小型減速裝置的結(jié)構(gòu)設(shè)計奠定了基礎(chǔ)。
  論文以弧齒錐齒輪系統(tǒng)為研究對象,對高速級弧齒錐齒輪進行了動力學(xué)分析。在綜合考慮齒側(cè)間隙、時變嚙合剛度、傳遞誤差等多種非線性因素的情況下,建立了弧齒錐齒輪副的非線性動力學(xué)分析模型。針對齒輪傳動過程中嚙合剛度的時變性、剛度激勵的周期性等特點,在計算的過程中提出了將嚙合綜合剛度按五次諧波展開,齒側(cè)間隙非線性描述函數(shù)用七次多項式擬合,通過無量綱化處理簡化了齒輪動

5、力學(xué)分析的復(fù)雜非線性微分方程,并對其進行了數(shù)值仿真分析,得到系統(tǒng)的單周期簡諧、多周期次諧、擬周期和混沌等多種穩(wěn)態(tài)響應(yīng)結(jié)果。結(jié)合響應(yīng)的時間歷程、相平面圖、Poincaré映射圖和 FFT頻譜圖,對得到的各類響應(yīng)結(jié)果進行了詳細的分析和比較。
  針對減速裝置的傳統(tǒng)可靠性分析方法計算量巨大、過程繁瑣等問題,本文將改進的動態(tài)過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與Monte-Carlo方法相結(jié)合,應(yīng)用于減速裝置的可靠性分析中。提出了用改進的粒子群算法替換傳統(tǒng)的BP

6、算法,并將其應(yīng)用在給定的全連接過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程中,優(yōu)化了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),提高了網(wǎng)絡(luò)的收斂速度和精確度。本文以Henon系統(tǒng)仿真為例驗證了改進的動態(tài)過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有效性。在對減速裝置故障樹分析的基礎(chǔ)上,將ICPDPNN和Monte-Carlo方法相結(jié)合,對航空用可調(diào)間隙變厚齒輪RV減速裝置進行了可靠性研究。結(jié)果表明,該減速裝置具有較高的可靠性,完全符合設(shè)計要求。
  最后研制一臺樣機,并對其進行了效率和振動特性的試驗,結(jié)果表明其性能

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