The article is devoted to the problem of computer modeling of rational design of tracked vehicle transmissions with multiple criteria. The problems of finding optimal geometric parameters that satisfy several quality criteria. All the complexity of the layout and the relationship of the parameters make difficult their choice, which is simplified when using approaches of mathematical optimization. Using the famous pseudo-random method LPτ-search with the author's modification made it possible to avoid problems associated with the discreteness and the number of parameters. The main optimization criteria for transmission are minimum center distance, minimum length, minimum mass, and maximum uptime probability. To solve this problem, the problem was formulated and design parameters with constraints were specified, criteria were recorded and a transformation from multicriteria to a single criterion was proposed. The approach is based on analysis of test points that obtained using LPτ-search, and further processing of the information received. The approach of transformation from many criteria to one is proposed by introducing the scale of importance by the designer and assigning the importance of each of the criteria, finding the desired solution for each trial point of relative offset, which is proposed to be used as a unifying criterion. Basic schemes and flowcharts of the algorithm elements are provided. The implementation of the computer model was carried out in the Delphi 7 environment.
Розв'язання задачі оптимізації трансмісії легкого багатоцільового гусеничного транспортера-тягача МТ-ЛБ є перспективним напрямком досліджень, тому що дозволяє поліпшити масові характеристики машини, забезпечити навантажувальну здатність та довговічність трансмісії при модернізації. Побудовано цільову функцію оптимізації за масою, яка досить коректно враховує основні показники трансмісії. Визначені змінні проектування, у якості яких обрані основні геометричні параметри зачеплень: модулі та числа зубців. Було побудовано систему обмежень на змінні проектування та запропоновано методику динамічного змінення обмежень на числа зубців коробки передач. Також запропоновано послідовність перевірки обмежень, яка дозволить зменшити обсяг та час розрахунків для знаходження найкращого рішення.Ключові слова: оптимізація, багатоцільовий транспортер-тягач МТ-ЛБ, трансмісія, цільова функція, змінні проектування, обмеження на змінні проектування.
Reducing the mass and dimensions of involute spur gears is an actual task of modern mechanical engineering. One of the perspective ways to solve it is the use of gearing with an increased working tooth depth and profile contact ratio εα ≥ 2. The study is devoted to the development of optimal design methods for such gears. Optimality criteria is formulated as follows: the contact stresses in the pitch point must take a minimum value when all constructive, geometric, kinematic, and technological constraints are met, first, when the profile contact ratio εα ≥ 2 is ensured. Variables planning are defined. These are addendum coefficients of the basic racks tooth for pinion and wheel , ; profile angle of the basic rack α; addendum modification coefficient of the pinion x1. Formed a system of constraints for the variables planning: the main functional constraint of the minimum value of the profile contact ratio: εα ≥ 2; constraint for the addendum coefficients of the basic racks tooth for pinion and wheel , ; constraint for profile angle of the basic rack α; constraint for addendum modification coefficients x1, x2; absence of the cutter interference for tooth dedendum; absence of the sharpening for tooth addendum; absence of the mesh interference; ensuring the bending strength of pinion and wheel teeth. A method for solving the problem of optimal design is chosen. The method of probing the space of design parameters was chosen from all the variety. The points of the LPτ-sequence are used as test points. The method allows you to operate with a significant number of parameters – up to 51, provides a sufficiently large number of evenly distributed test points – up to 220. In further studies, it is planned developing of methods and algorithms for solving the problem. Also carry out test and verification calculations to confirm and evaluate the theoretical results. Keywords: spur gear, profile contact ratio, contact stress, optimal design, objective function, variables planning, constraints of the variables planning.
Стаття присвячена можливості використання та адаптації генетичних алгоритмів (ГА) для раціонального проектування зубчастих циліндричних редукторів та коробок передач. Розглянуто основні теоретичні положення методу ЛПτ-пошуку, які дають змогу оцінити можливості цього методу та проаналізувати перспективи його розширення, використовуючи ідеологію ГА. Розглянуто основні теоретичні положення, що стосуються ГА. Надано основні відмінності ГА від класичних методів оптимізації. Описано алгоритмічну схему класичного ГА. Приведено аналіз основних генетичних операторів обрання батьків, схрещування та мутацій. Проведено оцінку основних генетичних операторів за їх продуктивністю та зручністю використання, і визначено їх вибір для подальшої роботи. Розглянуто можливі варіанти модифікацій послідовностей ГА, зважаючи на особливості задачі раціонального проектування зубчастих циліндричних редукторів та коробок передач. Першим надано алгоритм, який дає змогу значно збільшити кількість життєздатних особин, тобто пробних точок, що задовольняють числовим та функціональним обмеженням задачі, тим самим нівелювати недолік обмеження на максимально можливу кількість пробних точок у ЛПτ-пошуку. Наступним описано алгоритм, який направлений насамперед на відбір більш якісних пробних точок та створення відповідної популяції, що притаманно генетично-еволюційним алгоритмам (ГЕА). Він базується на операторівідсіві менш якісних точок, а також обов'язковому використанні оператора мутації. Таким чином, створено теоретичну базу для подальшої апробації запропонованих модифікацій алгоритмів ГА. Ключові слова: проектування, редуктор, коробка передач, раціональні параметри, генетичний алгоритм, ЛПτ-пошук А. В. БОНДАРЕНКО, А. В. УСТИНЕНКО, В. И. СЕРИКОВ ВОЗМОЖНОСТЬ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ И АДАПТАЦИЯ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ ДЛЯ РАЦИОНАЛЬНОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ ЗУБЧАТЫХ ЦИЛИНДРИЧЕСКИХ РЕДУКТОРОВ И КОРОБОК ПЕРЕДАЧ Статья посвящена возможности использования и адаптации генетических алгоритмов (ГА) для рационального проектирования зубчатых цилиндрических редукторов и коробок передач. Рассмотрены основные теоретические положения метода ЛПτ-поиска, которые позволяют оценить возможности этого метода и проанализировать перспективы его расширения, используя идеологию ГА. Рассмотрены основные теоретические положения, касающиеся ГА. Приведены основные отличия ГА от классических методов оптимизации. Описана алгоритмическая схема классического ГА. Приведен анализ основных генетических операторов выбора родителей, скрещивания и мутаций. Проведена оценка основных генетических операторов по их производительности и удобства использования, и определен их выбор для дальнейшей работы. Рассмотрены возможные варианты модификаций последовательностей ГА, учитывая особенности задачи рационального проектирования зубчатых цилиндрических редукторов и коробок передач. Первым предоставлен алгоритм, который позволяет значительно увеличить количество жизнеспособных особей, то есть пробных точек, удовлетворяющих числовым и функциональным ограничением задачи, тем самым нивелировать недостаток ограничен...
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.