Tối ưu hóa khối lượng của cặp bánh răng trụ răng thẳng

0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Quang Phú Vinh Lê, Anh Mỹ Nguyễn, Ngọc Minh Nguyễn, Thanh Bình Võ

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại: 620 Engineering and allied operations

Thông tin xuất bản: Phát triển Khoa học và Công nghệ - Kỹ thuật và Công nghệ (ĐHQG Tp.HCM), 2021

Mô tả vật lý: 671-679

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 428193

Thêm vào giỏ Liên kết toàn văn

Bánh răng là chi tiết phổ biến và quan trọng trong máy móc. Việc đánh giá độ bền của bánh răng vì thế có ý nghĩa thiết yếu đối với độ tin cậy và tuổi thọ làm việc của toàn hệ thống. Đối với các chi tiết khác, chẳng hạn như trục, bánh răng còn đóng vai trò là tải. Vì vậy, kích thước và khối lượng bánh răng cần được hết sức tiết giảm, nhằm làm thu gọn kích thước và khối lượng của toàn hệ thống, từ đó giảm được chi phí. Nghiên cứu hiện tại tập trung vào tối ưu hóa khối lượng của cặp bánh răng trụ răng thẳng, xét đến những ràng buộc xuất phát từ điều kiệ làm việc. Các biến thiết kế được lựa chọn là bề rộng răng, đường kính trục ở bánh răng chủ động, đường kính trục ở bánh răng bị động, số răng ở bánh răng chủ động, mô-đun và độ cứng. Các ràng buộc được xây dựng với tham khảo từ tiêu chuẩn AGMA và sổ tay thiết kế, bao gồm độ bền uốn, độ bền mỏi tiếp xúc, điều kiện ăn khớp, điều kiện phân bố tải trọng khi tiếp xúc, độ bền xoắn trục tại vị trí lắp bánh răng và khoảng cách trục. Bộ giá trị biến thiết kế tối ưu được xác định thông qua giải thuật tìm kiếm sói xám (Grey Wolf Optimizer - GWO). Tính chính xác và hiệu quả của GWO được so sánh với các phương pháp khác như giải thuật di truyền (Genetic Algorithm - GA), giải thuật bầy đàn (Particle Swarm Optimization - PSO) và giải thuật mô phỏng luyện kim (Simulated Annealing - SA). Kết quả thu được từ các nghiên cứu trước đều ghi nhận sự vi phạm đối với một vài điều kiện ràng buộc. Trong nghiên cứu hiện tại, hàm mục tiêu được cộng thêm thành phần ``phạt'' để đảm bảo bất kỳ tập hợp biến thiết kế nào vi phạm điều kiện ràng buộc đều bị thuật toán coi là không phù hợp. Kết quả cho thấy, lời giải thu được từ phương pháp đề xuất trong nghiên cứu hiện tại có sự tương đồng tốt với các tài liệu tham khảo, cả về khối lượng bánh răng và các giá trị biến thiết kế tương ứng. Ưu điểm của nghiên cứu hiện tại được thể hiện qua việc tất cả các điều kiện ràng buộc đều được thỏa mãn.

1. Đọc trực tuyến

1. Đọc trực tuyến

Tạo bộ sưu tập với mã QR