基于神经网络遗传算法的RV减速器摆线轮齿廓修形研究

摘要

摆线轮修形是保证RV减速器优良传动性能的重要手段,为了探求合适的修形方式和具体的修形量,通过建立受载下多种摆线轮修形方式的RV减速器动力学模型,仿真分析得出传动精度和输出转速,用输出转速的方差值来评价运转平稳性,然后利用神经网络训练,得出传动精度和平稳度与修形量间的映射关系,再利用遗传算法将加权传动精度绝对值和平稳度之和作为适应度值,调用已得出的映射关系求出不同修形方式下最小适应度对应的修形量,接着计算已得修形量下的摆线针轮间最大啮合力和同时啮合齿数,结果表明,最佳的负等距加正移距修形方式,使得适应度值最小,但是RV减速器承载能力较差,正等距加负移距修形方式下求得适应度值最大,但是承载能力较好,研究结果为提高RV减速器的传动精度、运转平稳性和承载能力提供了新的摆线轮修形思路和理论基础,具有一定的工程应用价值。