Design af kraftigt hængsel med stor rotationsvinkel baseret på partikelswarmoptimering_hinge ved

Hængsler er vigtige komponenter i mekaniske enheder, hvilket muliggør bevægelse og rotation. Mens forskellige typer hængsler er blevet vidt brugt i industrier, såsom roterende hængsler, hooke -hængsler, sfæriske hængsler, hydrauliske cylindre og kugleskrue møtrikpar, har de stadig visse begrænsninger. For eksempel, under tunge belastninger, skal traditionelle hængsler være tykke for at imødekomme stivhedskrav. Derudover kan traditionelle hængsler i særlige tilfælde, hvor pladsen er begrænset og belastninger er store, store hængsler, der kan kæmpe for at opfylde deres funktion.

Som et resultat har der været voksende interesse for at undersøge nye hængselsdesign. Particle Swarm Optimization (PSO) algoritme, en type Swarm Intelligence -algoritme, har fået betydelig udvikling og anvendelse inden for ingeniørområder. Denne algoritme bruger adfærd hos fuglegrupper, der flyver efter mad for at opnå optimale løsninger i komplekse rum gennem samarbejde og konkurrence blandt enkeltpersoner. PSO -algoritmer er yderst effektive, lette at implementere og i vid udstrækning brugt i teknisk praksis. Den grundlæggende proces med en PSO -algoritme inkluderer initialisering, partikelflyvning og resultatbestemmelse. Algoritmen starter med tilfældigt at generere en indledende population af partikler, der bevæger sig inden for det mulige område. Ved at beregne fitnessværdien af ​​hver partikel bestemmer algoritmen den nye bevægelsesretning og hastighed for hver partikel. Under hver runde af partikelbevægelse har den optimale partikel og den historiske optimale partikel en større indflydelse på den næste bevægelsesrunde. Efter flere iterationer opnår algoritmen den optimale løsning.

Konvergensydelsen af ​​PSO -algoritmen er blevet forbedret ved at indføre inertievægte, som foreslået af Shi og Eberhart. Partikeludviklingsligningen involverer flere komponenter, herunder inerti, kognition og socialt samarbejde. Algoritmeparametrene, såsom partikelhastighed og antallet af iterationer, kan justeres baseret på specifikke krav. PSO -algoritmer er blevet en meget anvendt intelligent optimeringsalgoritme i ingeniørapplikationer og overgår ofte genetiske algoritmer. Imidlertid står PSO -algoritmer stadig over for udfordringer, såsom for tidlig konvergens. Derfor har der været betydelig forskning dedikeret til at forbedre PSO -algoritmen og tackle dens begrænsninger.

I forbindelse med hængselsdesign inkluderer projektkravene en belastningskapacitet på 3 ton og en rotationsvinkel på ± 90 grader, med dimensioner, der ikke overstiger 2000 mm x 500 mm x 1000 mm. For at imødekomme disse krav vælges 2RPR -mekanismen som hængselsmekanismen. Denne mekanisme består af et roterende par og et bevægende par, der tilbyder høj stivhed, fejljustering og kompensationsfunktioner. Derudover er mekanismen symmetrisk, hvilket muliggør let installation og vedligeholdelse.

Under optimeringsdesignprocessen opfyldes rotationsvinklen og størrelseskravene ved at anvende geometriske begrænsninger. Den vigtigste udfordring ligger imidlertid i at sikre, at mekanismen har fremragende kraftoverførselsfunktioner. Dette opnås typisk ved at indstille en minimum transmissionsvinkel for mekanismen.

For at analysere kraftoverførslen vælges stangen CE som analyseobjekt. Hvis man antager en belastningsmasse på m og en afstand af D mellem dens massecenter og rotationsparet, undersøges kraften, der udøves på stangen CE. Ved at overveje vinklerne mellem kræfterne og stangen CE såvel som vinklen mellem stangen og x-aksen er der afledt en kraftbalance ligning. Denne ligning sikrer mekanismens kraftoverførselsfunktioner.

Baseret på analyseresultaterne er det bevægende par designet i overensstemmelse hermed. En elektrisk cylindermodel, GSX40-1201, vælges foreløbigt under hensyntagen til slagtilfælde, tryk og aksiale dimensioner. Andre faktorer, såsom komponentstørrelse, betragtes også i det endelige design. Glidningslejer lavet af aluminiumsbronze vælges for hvert roterende par i betragtning af deres høje bærende kapacitet og præcisionskrav. Hovedkomponenterne er lavet af 35crmnsia legeringsstål, der tilbyder høj trækstyrke og elastisk modul.

Efter afslutningen af ​​det mekaniske design etableres en CAD -model for at visualisere det endelige design. Particle Swarm Optimization-algoritmen har med succes optimeret designet af det store rotationsvinkel-tunge hængsel, hvilket sikrer, at det opfylder alle designkrav.

Afslutningsvis har partikelværarmoptimeringsalgoritmen vist sig at være effektiv til at optimere designet af en stor rotationsvinkel kraftig hængsel. Gennem omhyggelig konfiguration og analyse blev det optimale design af 2RPR -mekanismen opnået. Det mekaniske design, inklusive valg af komponenter og materialer, blev afsluttet med succes. CAD -modellen giver en visuel repræsentation af det endelige design. Generelt tilbyder partikelswarmoptimeringsalgoritmer et værdifuldt værktøj til effektiv og effektiv design af hængsler og bidrager til at forbedre ydelsen og funktionaliteten af ​​mekaniske enheder i forskellige brancher.

Referencer:

1. Wei Minhe, Han Xianguo, Zhang Jun. Optimeringsforskning på 3-UPS/s Parallel Billiard Ball Hængsel [J]. Aerospace Manufacturing Technology, 2011 (3): 19-23.

2. Chen Lishun, Li Li, Zhang Hongliang. Fælles design af ny super-redundant robotj. Mechanical Design and Manufacturing, 2010 (6): 148-150.

3. Yang Shun, Cai Anjiang. Optimal design af elektronisk acceleratorpedalspændingsjusteringsparametre baseret på RBF- og partikelværmoptimeringsalgoritme [J]. Mechanical Design and Manufacturing, 2011 (1): 72-74.