为实现蜗轮的展成法加工,在经过数控改造的普通铣床上使用蜗轮滚刀,通过扩展应用螺纹指令和锥螺纹指令的功能,实现了蜗轮滚刀转1转对应蜗轮工件转1齿的运动比例关系;通过将允许的蜗轮齿距累积误差均匀地分布在蜗轮节圆的几段圆弧上,大大提高了蜗轮的齿距精度和传动精度,从而提高了其传动的平稳性。实践表明,该方法不仅得到了较高的蜗轮加工精度,而且扩展了数控改造的应用范围。

由于电驱传动系统的“欠阻尼”动力学特性,在某些特定的瞬态过渡工况,纯电动车容易发生传动系统的冲击噪声或整车抖动问题,严重地降低了车辆的驾驶舒适性。以某前置前驱纯电动车的低速制动工况异响问题为案例,系统地阐述了电驱传动系统异常噪声的测试分析与排查过程,提出了潜在的电驱系统异响机理与控制策略方法;并在不改变传动系统硬件结构的条件下,通过电机转矩过零滤波策略和主动阻尼控制的改进优化,消除了该车型在减速制动过程的异响问题。实车测试验证了改进方案的有效性。这对于解决类似的电驱动系统瞬态振动噪声问题,具有较重要的工程参考价值。

为提高航空发动机齿轮箱壳体的结构性能,减小发动机恶劣工况对壳体产生的不利影响,采用基于变密度法的拓扑优化理论,以最小柔度指数和加权平均模态特征值为目标函数,考虑壳体所处环境的热、弹、流等耦合影响,以最大变形不超过0.15 mm、等效应力不大于材料屈服应力为约束条件,对航空发动机齿轮箱壳体进行了拓扑优化设计;根据拓扑优化结果,对壳体结构进行了几何重构,并对优化前、后壳体结构的强度、刚度、质量进行了对比分析。结果表明,优化后的壳体质量由5.53 kg下降到5.107 kg,减重7.64%;壳体最大变形由0.1731 mm下降到0.127 mm,变形减小26.6%;壳体最大等效应力由124 MPa下降到116.9 MPa,等效应力减小5.7%。在减小壳体质量的同时,有效地降低了壳体的最大变形和等效应力,显著提升了壳体的强度和刚度。对提高航空发动机齿轮箱传动壳体可靠性和寿命具有......

采用往复摆动方式对工业机器人用精密减速器进行疲劳寿命分析,能更好地反映减速器在实际工作中的受损情况。但在往复摆动实验过程中,减速器运行速度的大小和方向随时都在发生变化,对采集到的振动信号进行频谱分析,定位减速器的故障源十分困难,无法像处理匀转速工况那样直接对时域信号进行傅里叶变换来定位故障点。为此,提出一种阶次跟踪分析方法。通过对机器人用行星摆线针轮减速器疲劳实验过程中采集到的非平稳振动信号进行等角度重采样,得到振动信号的平稳角度域信号;通过对角度域平稳信号进行快速傅里叶变换,得到振动信号的阶次分析图;对减速器的行星轮、摆线轮、曲柄轴、滚针、曲拐轴承的阶次特征进行了分析。通过建立减速器振动信号阶次分析结果与各关键零部件特征阶次的关系,实现了变转速实验工况下行星摆线针轮减速......

以某型双动力驱动齿轮箱为研究对象,通过静力学仿真,分析了动力源A输入端齿轮副的传动误差及齿面载荷;根据齿轮副修形方法,利用Romax软件,开展了修形参数对传动误差、齿面载荷的影响规律研究;以此为基础,通过遗传算法,开展了齿廓修形与螺旋线修形相结合的齿轮综合修形优化设计,并对修形前后的齿轮副进行了对比分析。结果表明,修形后齿轮传动误差明显减小,且齿面载荷分布更加均匀。

为了解决齿轮啮合状态检测需要大量数据样本的难题,提出了一种基于相位测振技术的齿轮啮合状态检测方法。通过使用相机拍摄齿轮箱,从所拍视频中提取多个位置的振动信号,对振动信号建立时频域特征值,最后使用随机森林分类来完成检测。以某开式齿轮箱为对象,通过试验证明了所提方法的准确性和有效性。

齿面摩擦力对啮合齿轮副的胶合、宏微观点蚀及传动效率有着重要的影响。研究齿面摩擦力的计算与控制方法,对啮合齿轮副的性能优化和效率提升有着显著的工程意义。基于齿面摩擦力的重要作用,国内外诸多学者从摩擦因数计算、齿面摩擦力对啮合齿轮副接触损伤与动态特性的影响等多个方面进行了全面研究,但目前仍未形成统一的计算方法和设计规范,仍存在很多技术研究上的不足,尚难在工程中得到可靠应用。通过归纳总结国内外相关文献,阐述了当前齿面摩擦力的研究现状,梳理了研究中存在的难点及关注热点;同时,对齿面摩擦力的发展趋势进行了一定的预判,以期为今后齿面摩擦力的进一步深入研究提供可以借鉴的技术方向。

分体式消隙蜗杆副通过旋转调节两段蜗杆之间的距离来消除蜗杆反向间隙,针对其消隙方式和具有较薄的蜗杆齿的结构特点,研究了分体式消隙蜗杆副传动精度的影响因素,建立分体式消隙蜗杆副的三维模型和运动分析模型,利用运动仿真分析方法,研究蜗杆副使用误差和蜗杆副结构误差对蜗杆副传动精度的影响规律。结果表明,蜗杆副使用误差相比蜗杆副结构误差对蜗杆副传动精度影响较大,其中,使用误差中蜗轮齿中磨损对传动精度影响最大,结构误差中径向误差对传动精度影响最大。

针对行星齿轮箱振动信号具有较强的非平稳特性、故障样本少以及传统深度学习对数据依赖性的问题,提出了一种基于连续小波变换(Continuous wavelet transform,CWT)和无模型元学习(Model agnostic meta learning,MAML)的小样本行星齿轮箱故障诊断方法。通过CWT将行星齿轮箱振动信号转换为时频图像,有效地表达行星齿轮箱非平稳性特征;利用MAML“学会学习”的能力训练小样本的时频图像,对“未见过”的行星齿轮箱故障类型进行测试。通过对不同样本数量、跨工况条件和不同噪声环境下的行星齿轮箱进行故障诊断实验,结果表明,该方法相比于其他方法具有更高的识别精度、泛化性和鲁棒性。

针对如何降低冗余度或超冗余度机械臂轨迹优化复杂度的问题,提出了一种含约束的能耗最优机械臂轨迹规划方法。基于拉格朗日动力学对冗余度机械臂进行动力学建模,并利用均匀5次B样条函数来构建运动轨迹。为了提高轨迹优化的计算效率,通过在成本函数计算中处理运动学和动力学约束,设计了新的惩罚算法,以避免在所有约束都不满足的情况下运行逆动力学模型;在运行逆动力学模型进行轨迹优化之前,引入了一种新的虚拟连杆概念来替换所有冗余连杆,以消除物理上不可能的配置;同时在3自由度冗余度机械臂上对所提方法进行了实验验证。结果表明,仿真和实测获得了相同的预期最优轨迹跟踪性能,且轨迹优化后的能耗显著降低了约56.32%,验证了所提轨迹规划优化方法的有效性。