混合动力汽车动力分配器齿轮优化

混合动力汽车动力分配器齿轮优化

论文摘要

动力分配器可以看作是变速箱的进化,能很好地解决混联式混合动力汽车的动力耦合与能量分配问题,能满足汽车在不同负载的连续运转情况下对转速、转矩两自由度解耦要求;通过调节发电机控制发动机在最佳工作点工作,大大提高了燃油经济性。本文基于自然基金项目多场耦合条件下混动力汽车动力耦合器的设计理论与方法(51075179),对动力分配器的齿轮啮合进行研究,分析了行星齿轮轴线偏斜、轴向后移对啮合的影响,并以轻量化和高传动效率为目标对动力分配器齿轮进行优化设计。主要包括以下的研究工作:首先,分别对在行星齿轮轴向后移和轴线偏斜情况下的齿轮啮合进行了静力接触分析,结果表明二者都会使啮合应力显著增大并加剧轮齿端面的应力集中;热-结构耦合仿真分析结果表明随着齿面接触应力的增大,轮齿啮合中摩擦能耗也显著增加。其次,选取模数、行星轮齿数、传动比、行星轮轴向后移、轴线偏斜角作为输入变量,采用优化的拉丁超立方试验方法分别设计30组和10组样本点,利用Abaqus对齿轮进行热-结构耦合分析,计算啮合过程中齿面最大接触应力、转过一定角度轮齿间摩擦能耗量。然后,汇总样本点信息,分别采用多项式响应面法、径向基函数法、Kriging法构建各变量与响应的代理模型,并选用均方根误差法进行误差分析,比较各代理模型误差选取相对最准确的模型。结果表明构建的各模型代理精度均符合要求,其中径向基函数法稍优于其他方法。再次,基于之前的样本点和响应值数据,针对各参数变化对于系统状态响应所造成的不同影响进行了分析和研究,并绘制了主效应图、Pareto图,结果显示无论对于齿面接触应力还是啮合过程中的摩擦能耗,贡献率最高的都是模数。各个参数之间的交互效应图表明对于齿面接触应力和摩擦能耗,任意两个参数之间都是有交互效应的,相关分析给出了变量间关系的方向与程度,并对局部效应和全局效应分析中各参数的影响进行了排序。最后,在多学科优化设计软件Isight中,基于多岛遗传算法、非支配序列遗传算法-Ⅱ(NSGA-Ⅱ)、多目标粒子群算法,采用已建立的代理模型,以齿面间最大接触应力值最小、啮合过程中摩擦能耗最低、动力分配器齿轮总体积最小为优化目标,限制行星轮轴向后移和轴线偏斜,以齿轮模数、齿数、传动比为设计变量进行了优化。优化结果显示:多岛遗传算法、NSGA-Ⅱ和多目标粒子群算法都能较准确地找到最优解所在区域,优化结果也较为接近,NSGA-Ⅱ优化结果相对最优。本文为动力分配器优化提供了一种可行的设计方法,并且分析了设计变量与系统响应之间以及设计变量相互之间的影响规律,为进一步实验分析提供依据。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第1章 绪论
  • 1.1 课题背景与研究意义
  • 1.2 混合动力汽车国内外研究现状
  • 1.3 动力分配器国内外研究现状
  • 1.4 结构优化的发展与现状
  • 1.5 本文主要研究内容
  • 1.6 本章小结
  • 第2章 动力分配器设计方案和仿真分析
  • 2.1 动力分配器设计方案
  • 2.2 动力分配器内部齿轮啮合分析
  • 2.2.1 工况的选择
  • 2.2.2 轴线偏斜对齿向载荷分布影响
  • 2.2.3 行星齿轮轴向后移对齿轮啮合的影响
  • 2.3 直齿锥齿轮齿改进讨论
  • 2.3.1 齿面修形
  • 2.3.2 齿面修形对于轴线偏斜时齿轮啮合的影响
  • 2.3.3 齿面修形对于轴向后移时齿轮啮合的影响
  • 2.4 热结构耦合分析
  • 2.5 本章小结
  • 第3章 试验设计和代理模型的建立
  • 3.1 研究方案
  • 3.2 试验设计
  • 3.2.1 正交试验设计
  • 3.2.2 均匀试验设计
  • 3.2.3 全因子试验设计
  • 3.2.4 拉丁超立方试验与优化的拉丁超立方试验
  • 3.2.5 实施试验设计
  • 3.3 代理模型选择
  • 3.3.1 多项式响应面法
  • 3.3.2 径向基函数法
  • 3.3.3 Kriging 模型
  • 3.4 代理模型的建立与误差分析
  • 3.5 本章小结
  • 第4章 动力分配器影响规律分析
  • 4.1 影响规律分析概念
  • 4.2 影响规律分析内容
  • 4.2.1 主效应图
  • 4.2.2 Pareto 图
  • 4.2.3 交互效应
  • 4.2.4 相关性图
  • 4.3 局部影响规律分析
  • 4.4 全局影响规律分析
  • 4.5 本章小结
  • 第5章 优化与结果分析
  • 5.1 动力分配器设计的多学科优化设计建模
  • 5.1.1 学科划分与状态变量确认
  • 5.1.2 体积模块
  • 5.1.3 摩擦能耗模块
  • 5.1.4 性能模块
  • 5.2 优化算法
  • 5.2.1 多岛遗传算法
  • 5.2.2 非支配排序遗传算法-II
  • 5.2.3 多目标粒子群算法
  • 5.3 优化过程及结果
  • 5.4 本章小结
  • 第6章 总结与展望
  • 6.1 全文总结
  • 6.2 研究展望
  • 参考文献
  • 作者简介及在学期间所取得的科研成果
  • 致谢
  • 相关论文文献

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