申请/专利权人：重庆齿轮箱有限责任公司

申请日：2021-10-13

公开（公告）日：2024-05-17

公开（公告）号：CN113779735B

主分类号：G06F30/17

分类号：G06F30/17;G06F30/20

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.17#授权;2021.12.28#实质审查的生效;2021.12.10#公开

摘要：本发明公开了一种基于雅可比旋量模型的行星齿轮箱三维公差分析方法，包括零件特征公差信息、装配体特征副信息和位姿信息的基础信息获取；通过蒙特卡洛仿真生成基于确定目标的路径特征偏差旋量；基于装配体特征副信息并采用狄克斯特拉算法获得偏差传递路径；并基于偏差传递路径，结合位姿信息生成雅可比矩阵；获取包括目标功能特征参数、路径公差敏感度和路径公差贡献度。本发明的有益效果是，通过基于机器人机构学原理，构建出基于雅可比矩阵的三维公差分析模型。特别适用于行星齿轮箱的三维公差分析，并可借助计算机技术形成计算机辅助设计软件，满足设计阶段反复修改装配结构和公差分配需求。

主权项：1.一种基于雅可比旋量模型的行星齿轮箱三维公差分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，装配体基础信息获取：基于行星齿轮箱的装配体获取构成装配体的零件特征信息、公差信息、装配体特征副信息和位姿信息；以及基于所述装配体确定的目标功能特征副和目标功能特征偏差项目；S2，生成路径偏差旋量和雅可比矩阵：利用零件特征公差信息，并通过蒙特卡洛仿真生成基于目标的，并能够用于计算路径公差贡献度的路径特征偏差旋量；基于装配体特征副信息和最短尺寸链原则构建装配体无向图，并采用狄克斯特拉算法获得基于所述目标的偏差传递路径；基于所述偏差传递路径，结合位姿信息生成基于所述目标的，并能够用于计算路径公差敏感度的雅可比矩阵；S3，目标参数获得：所述目标参数包括目标功能特征参数、路径公差敏感度和路径公差贡献度，三者中的一种或任意两种；或者全部三种；其中，所述目标功能特征参数为通过路径特征偏差旋量与雅可比矩阵乘积进行雅可比旋量模型矩阵计算，获得目标功能特征偏差旋量，并按设定的向量表征方式表征的目标功能参数；所述路径公差敏感度基于所述雅可比矩阵计算获得；所述路径公差贡献度基于所述路径特征偏差旋量计算获得；在S2的路径特征偏差旋量的生成过程包括：S21，搜索偏差传递路径上所有特征的公差，选择其中基准在路径特征上的含基准的公差以及其他无基准的公差；S22，由零件特征公差信息确定每个公差的上下限；S23，将公差上下限确定的公差域转换为六自由度特征偏差旋量各分量的上下限；S24，根据3σ原则确定特征副偏差旋量各分量正态分布的均值和标准差；S25，根据蒙特卡洛仿真次数对每一个偏差路径上的特征公差生成特征偏差旋量；其中，对于同一特征上含多个公差标注的组合公差，只考虑其中一个位置公差或方向公差，并根据其公差域确定旋量分量的上下限；在S23中，六自由度特征副偏差旋量的表达式如下：T＝[u，v，w，α，β，γ]T2；式中：u，v，w分量表达特征在局部坐标系三方向平移偏差，α，β，γ分量表达特征绕局部坐标系三方向旋转的偏差；其中，平面公差域的旋量分量上下限分别确定为： 式中，T为平面公差参数，L1和L2分别为平面度长度和宽度几何参数；其中，圆柱面公差域的旋量分量上下限分别确定为： 式中，T为圆柱面公差参数，L为圆柱面长度几何参数；其中，在S24中，根据3σ原则，均值和标准差的确定方式如下： 式中：TL≤X≤TU，表示分量X的上下限；在所述S2中，每个偏差传递路径上的特征偏差旋量对应一6×6雅可比矩阵，表达特征单位偏差旋量在目标功能特征副产生的偏差旋量；其中，雅可比矩阵的生成方法是，对应每一个偏差传递路径上的特征偏差旋量，使用该特征的齐次坐标变换阵、目标功能特征副的齐次坐标变换阵，计算得到该偏差旋量的雅可比矩阵；所述雅可比矩阵表达式如下： 其中： 式中：为i坐标系相对于全局坐标系的方向矩阵；[Win]为目标点坐标系相对于i坐标系的位置矩阵；dkn，dkik＝x，y，z为目标点坐标系与i坐标系在全局坐标系下的k轴的值；在所述S3中，目标功能特征参数的计算方法包括：S31，根据蒙特卡洛仿真次数将特征副偏差旋量和雅可比矩阵相乘获得目标功能特征偏差旋量；S32，基于S31获得的目标功能特征偏差旋量，计算得到目标功能特征偏差参数；S33，重复执行设定次数的仿真计算获得目标功能特征偏差参数的统计分布；用于特征偏差旋量的计算式如下：TFR＝[[J]FE1…[J]FEn][TFEi…TFEn]T5；式中：TFR＝[u，v，w，α，β，γ]T为目标特征偏差旋量，TFEi＝[ui，vi，wi，αi，βi，γi]T为路径偏差特征旋量；用于目标功能特征偏差参数的计算式如下：x＝kx·TFR6；式中：x为任一种目标功能特征偏差参数，kx为该参数对应的1×6目标功能参数表征向量；其中，路径公差敏感度的计算过程包括：将选定的偏差传递路径上的特征公差作为单位公差，并将该单位公差参数确定的偏差旋量与其对应的雅可比矩阵相乘后，再乘以目标功能参数表征向量，获得单位公差参数获得的目标功能参数；其计算公式为： 式中：为偏差目标功能参数x对i处单位公差的敏感度，TFEie为单位公差参数形成的i特征的偏差旋量；其中，路径公差贡献度的计算包括：基于选定的偏差传递路径上的特征公差，计算其偏差旋量各分量的标准差，再乘以目标功能参数表征向量，最后计算其平方占所有路径公差的平方和占比；其计算公式为： 式中：为i处偏差的敏感度对偏差目标功能参数x的贡献度，σFEi为偏差旋量生成中i特征的六分量偏差旋量标准差。

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权利要求：

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