电动汽车变速箱壳体静动态分析及拓扑优化设计

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以一种新型的电动汽车无动力中断两挡变速箱为研究对象,为了提高其稳定性和经济性,对其壳体进行设计与优化。首先,进行了壳体结构设计并建立其有限元模型。在此基础上,对壳体进行刚度强度计算和更加符合工程实际的约束模态计算,并通过约束模态试验验证了有限元模型的准确性。仿真及试验结果表明,壳体刚度偏低且前两阶固有频率与常用转速下齿轮啮合激励频率非常接近。根据静动态多目标拓扑优化结果指导壳体进行结构改进,改进后的壳体计算结果表明,强度基本不变,轴承孔区域最大位移由0.085 mm减小至0.07 mm,前两阶固有频率分别
其他文献
以三移动一转动4-PRP_aR并联机构为研究对象,采用进化多目标算法求解机构尺度综合问题。应用约束旋量理论分析机构自由度,给出了机构位置逆解解析表达式,为机构性能分析奠定基础。建立机构运动和力传递性能评价指标,给出了规则有效传递工作空间(Regular effective transmission workspace,RETW)及其平均传递指标的定义。以最大化RETW半径及平均传递指标为目标,建立机构尺度参数多目标优化设计模型,并应用快速精英多目标遗传算法和差分进化算法相结合的方法求解该问题。给出了机构尺
同时考虑凸轮-滚子间许用压力角条件α1≤[α1]及连杆-摇杆间许用压力角条件α2≤[α2],对作平面运动滚子从动件盘形凸轮机构的狭义第Ⅱ类机构综合问题作进一步深入探索。通过对研究对象进行运动及受力分析,将α2≤[α2]条件转化为三力汇交点解区间,提出了三力汇交点“瞬时区间套”这一新概念,讨论了三力汇交点“瞬时区间套”的3种情形,给出了满足双许用压力角条件最紧凑机构解的求解步骤。圆满地解决了满足双许用压力角条件的作平面运动的滚子从动件盘形凸轮机构的狭义第Ⅱ类机构综合问题。
双圆弧谐波齿轮传动过程中产生的“双共轭”现象对谐波传动的承载能力有重要影响,为此,提出了一种基于遗传算法的针对谐波齿轮啮合时的“双共轭”区间的优化方法。首先,运用包络法求解柔轮的理论共轭齿廓;然后,以两段共轭齿廓的贴合程度为目标,建立了一种基于遗传算法的双圆弧谐波齿轮参数优化模型。使用此模型对柔轮参数进行优化设计,结果发现,该优化方法能对较多的参数进行优化且可以减少计算时间。对优化后的参数进行单参数敏感度分析,发现目标函数对凸齿圆弧半径、凹齿圆弧半径及齿厚比的敏感度低。因此,可以通过适当放宽低敏感
主操作手是微创外科手术机器人的关键组成部分,用于接收医生动作,并控制从操作手完成手术操作。在充分研究主操作手使用要求的基础上,分析了主操作手构型设计要求,完成了主操作手的构型设计。结合所设计主操作手的构型,应用Matlab Robotic Toolbox进行了空间运动轨迹规划仿真,得到主操作手关节位移、速度和加速度的变化曲线。结果表明,主操作手构型设计合理,运动平稳,为主操作手的进一步设计与优化奠定了理论基础。
为确保人们在使用骑马机锻炼时效果更佳、体验更舒适,基于人因工程学原理,运用SolidWorks软件对骑马机进行设计。通过对骑马机的结构尺寸以及后座、踏板和扶手运动特性的解析与仿真分析,确定了重要零部件的尺寸参数,验证了结构设计的合理性。基于人因工程学对安全性能的要求,运用SolidWorks Simulation对骑马机进行静力分析,对应力最大处进行优化;运用Abaqus软件对自由状态下的机架进行模态分析,分析其在工作状态下的固有频率,表明了骑马机的安全性。
为了降低纯电动汽车的能量消耗,提高电动汽车的续驶里程,以一种新型双电机章动耦合动力系统为研究对象,提出了以最小电功率为目标的控制策略。基于整个控制策略框架,将控制策略分为上、中、下3层。上层控制策略为需求转矩计算,根据驾驶员意图、道路信息、电池信息等,准确获取汽车的需求转矩;中层控制策略为驱动模式划分和功率分配,模式划分依据以车速作为逻辑门限值,以最小电功率为目标制定双电机转速转矩分配策略,实现双电机动力系统功率分配;下层控制策略为模式切换过程控制,为减小模式切换的动力落差,在单电机模式切换至双电机模式过
为了将3-RRR球面并联机器人用于空间定位跟踪的执行机构,以欧拉角描述机器人末端动平台的姿态,建立机器人位置方程,得到了关节转角的表达式。用几何分析的方法给出了机器人具有姿态空间的必要条件以及各关节必须满足的结构约束。将球面机构的连杆表示为球面上的大圆弧,连杆发生的运动干涉表现为两连杆圆弧的相交,采用球极映射的方法将代表连杆的空间圆弧映射为平面曲线,从而使得空间圆弧求交点问题简化为平面曲线求交。同时,考虑并联机器人在动平台的每个姿态下具有多种位置和每个连杆具有两侧边界的实际情形,提出了判别并联机器人发生运
以并联机构为研究对象,针对求解正运动学时神经网络法易陷入局部最优及Newton-Raphson法对迭代初值敏感的问题,提出了一种融合PSO-BPNN(Back propagation neural network,BPNN)和Newton-Raphson法的正运动学通用求解算法。建立了并联机构逆运动学方程,得到驱动杆值,以此为训练样本,利用粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)优化BPNN(PSO-BPNN)模型获得位置正解,再以PSO-BPNN的正解值作为Newto
以四足机器人为研究对象,提出了一种通过改进粒子群算法来优化机体尺寸和质心位置,从而提高其稳定性的方法。为建立优化性能评价指标和设计变量,建立机体动力学模型,分析了不同质心位置对于其稳定性的影响;将机体最大翻转角最小作为性能评价指标,机体尺寸和质心位置作为优化设计变量,通过改进的粒子群算法和理想点法进行优化,最终得到一组最优机体尺寸和质心位置。结果表明,优化前,四足机器人机体在左右两侧进行加减速翻转,其最大翻转角为10.10°;优化后,机体最大翻转角为4.34°,较优化前下降5.76°,且保持在同一侧的较小
考虑试件喷丸前粗糙度的影响,提出了粗糙表面喷丸的有限元与离散元(FEM-DEM)耦合模型。制备喷丸与未喷丸两类45#钢试件,测量了试件喷丸前后表面与亚表面的残余应力。根据测量结果验证耦合模型,研究了喷丸工艺参数对试件亚表面残余应力的影响规律。结果表明,提高表面覆盖率和喷丸强度,均可增大残余压应力峰值,其中,喷丸强度的影响更为显著;相同表面覆盖率和喷丸强度下,小直径弹丸可增大残余压应力峰值,大直径弹丸则有利于增大残余压应力层厚;若喷丸前试件粗糙度过大,可通过提高表面覆盖率来增强喷丸强化效果。研究为粗糙表面喷