模糊神经网络技术在齿轮热分析中的应用.pdfVIP

学兔兔 务I 匐 化 模糊神经网络技术在齿轮热分析中的应用 The application of fuzzy neural network technology in gear thermal analysis 黄永晶 ，阮文韬’，宫霞霞。 HUANG Yong-jing1,2 RUAN Wen．tao。．GONG Xia．xia0 (1．成都纺织高等专科学校 电气系，成都611731；2．四川大学 制造科学与工程学院，成都610065； 3．成都大学 工业制造学院，成都610106) 摘 要：以单参数变化作为训练样本对模糊神经网络进行训I练，定性地预测出多参数变化时齿轮发热 量的变化趋势，有效完成了模糊神经网络技术在齿轮热分析中的应用。 关键词：模糊神经网络；齿轮热分析；MATLAB 中图分类号：TH721 文献标识码：A 文章编号：1 009—01 34(201 2)07(下)-0076-03 Doi：1 0．3969／J．issn．1 009-01 34．201 2．7(下)．24 0 引言 1．2齿轮热分析 齿轮传动利用两齿轮的轮齿相互啮合传递动 在高速运动的重载齿轮传动系统中，齿轮摩 力和运动，是机械传动中最主要的一类传动，具 擦发热，如果热量过大，又不能及时有效地排 有结构紧凑、效率高等特点 。然而，传动齿轮在 除，将使系统内的温度升高，润滑油粘度下降， 工作的过程中，不可避免要产生热量，对传动齿 油膜厚度减小，传动间隙减小甚至消失，这对传 轮系统的工作性能、安全性和使用寿命有很大影 动齿轮本身甚至是整个齿轮传动系统来说都是致 Ⅱ向，传动齿轮的发热量问题已经越来越引起人们 命的，可能会因为传动齿轮相对运动表面的损伤 而失效 。 的关注与重视。本文利用MATLAB对模糊神经网 络技术在齿轮热分析方面的应用进行了仿真，并 进行高等机械设计时，有必要对齿轮进行摩 定性地预测了多参数变化时的齿轮发热量变化趋 擦发热量的分析，定性预测齿轮的生存能力，通 势，能有效估计齿轮的生存能力。 过合理设计，尽可能将齿轮的摩擦发热量降到最 小，从而延长齿轮的寿命，提高传动系统的工作 1模糊神经网络在齿轮热分析方面 性能和安全性。 的应用 齿轮的发热量与很多因素有关，但没有通用 1．1模糊神经网络 的标准公式进行计算，只能靠实验得出。由于实 模糊控制擅长处理定性的知识，使人们的熟 验条件限制，齿轮发热量的测量受到很大制约， 练操作经验和专家知识以规则的形式存于模糊系 齿轮运动过程中难以直接测量齿面接触区域的温 统中，用以解决具有不确定性、模糊性的复杂系 度，加上传动齿轮需要不同形式的润滑冷却产生 统控制问题口】。神经网络直接从系统的输入、输 的摩擦热，使得真正的齿面发热量无法测量得知。 出数据中学习得到网络结构模型。 因此，齿面的发热量计算只能首先利用有限的数 模糊神经网络(Fu