基于RBF神经网络的并联行星齿轮动态啮合力分析

简介

双电机混动车辆通过并联行星齿轮机构分配两侧动力,两排行星齿轮的啮合力相互影响,导致动载系数增大,振动激励增大。运用谐波分析法求得多个工况下啮合力频率比,以此建立RBF神经网络模型。对一定工况范围的啮合力进行网格化预测。对预测结果计算最大啮合力与动载系数,得知啮合力与转速比、输出转矩比减1的差值成正比,低速侧动载系数大于高速侧且可表示为其倍数或倒数的倍数关系。为双电机混动车辆动力学研究提供了理论基础。