機械設計基礎課件 模塊10 齒輪系

匯報時間：匯報人：模塊10齒輪系目錄學習目標01單元10.1定軸齒輪系02單元10.2行星齒輪系03單元10.3齒輪系的應用04單元10.4減速器05單元10.5AI在齒輪系設計與性能優化中的應用與展望06模塊小結07PART.01學習目標齒輪系按軸線是否固定分為定軸齒輪系和行星齒輪系，按軸線是否平行分為平面齒輪系和空間齒輪系。齒輪系廣泛應用于各種機械傳動系統，實現分路傳動、變速傳動等功能。掌握齒輪系的分類和應用。定軸齒輪系傳動比等于各對齒輪從動輪齒數的連乘積與主動輪齒數的連乘積之比。平面定軸齒輪系首末輪轉向由外嚙合對數決定，空間定軸齒輪系轉向用畫箭頭法確定。掌握定軸齒輪系傳動比計算的基礎理論知識。行星齒輪系由太陽輪、行星輪和行星架組成，分為簡單行星齒輪系和差動齒輪系。采用轉化機構法計算傳動比，公式為(i_{AK}^{H}=(-1)^{m}\frac{\text{從動輪齒數的連乘積}}{\text{主動輪齒數的連乘積}})。掌握行星齒輪系傳動比計算的基礎理論知識。復合齒輪系由定軸齒輪系和行星齒輪系組成，需分別列出各基本齒輪系傳動比公式聯立求解。關鍵是正確區分定軸和行星齒輪系，找出各部分之間的運動關系。掌握復合齒輪系傳動比計算的基礎理論知識。知識目標結合工程實例，運用定軸、行星及復合齒輪系傳動比計算公式進行求解。通過例題練習，熟練掌握不同類型齒輪系的轉速計算方法。能夠根據具體工程機械分析并計算齒輪系傳動比及輸出軸的轉速。依據傳動比、轉速等要求選擇合適的齒輪系類型和參數。考慮工況條件，如載荷、轉速、空間限制等，評估齒輪系的適用性。能夠根據工作要求設計齒輪系，以及評估齒輪系在特定工況下的適用性。技能目標Part.01結合具體機械設備案例，分析齒輪系的作用和工作特點。Part.02通過實際問題的解決，培養工程思維和應用能力。理解齒輪系的工作原理、類型及特點的同時能夠分析其在不同機械設備中的應用場景，并具備運用所學知識解決實際工程問題的能力。素質目標PART.02單元10.1定軸齒輪系平面定軸齒輪系各齒輪軸線互相平行，如圓柱齒輪組成的齒輪系。圖10-1(a)所示為平面定軸齒輪系示例。空間定軸齒輪系各齒輪軸線不都互相平行，如圓錐齒輪、蝸桿蝸輪組成的齒輪系。圖10-1(b)所示為空間定軸齒輪系示例。定軸齒輪系的分類傳動比大小：(i_{1k}=\frac{\omega_{1}}{\omega_{k}}=\frac{n_{1}}{n_{k}}=(-1)^{m}\frac{\text{各從動輪齒數的連乘積}}{\text{各主動輪齒數的連乘積}})，其中m為外嚙合對數。首末輪轉向：通過外嚙合對數判斷，((-1)^{m})為正同向，為負反向。惰輪：不影響傳動比大小，只改變轉向，如齒輪系中的中間齒輪。平面定軸齒輪系傳動比的計算傳動比大小計算與平面定軸齒輪系相同。轉向判斷：采用畫箭頭法，根據齒輪嚙合關系在圖上標注轉向。空間定軸齒輪系傳動比的計算【例10-1】已知齒輪系各齒輪齒數及主動輪轉速，計算從動輪轉速，通過中心距關系確定未知齒數，再應用傳動比公式求解。例題解析定軸齒輪系傳動比的計算的比值用設齒輪系中首齒輪的轉速為，末齒輪的轉速，與表示，即，則稱為齒輪系的傳動比。如果齒輪系運轉時所有齒輪的軸線保持固定，就是定軸齒輪系，定軸齒輪系又分為平面定軸齒輪系和空間定軸齒輪系兩種。定軸齒輪系傳動比的計算定軸齒輪系傳動比的計算定軸齒輪系傳動比的計算·定軸齒輪系傳動比的計算定軸齒輪系傳動比的計算[例題]

在圖示輪系中，已知z1=30、z2=50、z2'=25、z3=120、z3'=50、z4=40、z5=50。已知1輪n1轉速1600r/min,求（1）傳動比i15。（2）齒輪5轉速和轉向；（3）請指出圖示輪系中的惰輪，并說明它的作用。解：（1）i15=n1/n5=（-1）3Z2Z3Z5/Z1Z2'Z3'=-8（2）1600//n5=-(50×120×50)/(30×25×50)n5=-200r/min,“-”表示轉向與齒輪1相反。(3)4為惰輪，改變輸出軸的轉向PART.03單元10.2行星齒輪系0102具有兩個自由度，如圖10-4(b)所示，需要兩個輸入運動才能確定輸出運動。03具有一個自由度，如圖10-4(a)所示，由太陽輪、行星輪、行星架組成。平面行星齒輪系各構件軸線平行，空間行星齒輪系各構件軸線不都平行。平面與空間行星齒輪系簡單行星齒輪系差動齒輪系行星齒輪系的分類轉化機構法原理空間行星齒輪系傳動比計算計算注意事項例題解析A、K和H三個構件軸線必須互相平行，代入轉速時需帶正負號。(i_{AK}^{H})是轉化機構傳動比，不等于行星齒輪系實際傳動比(i_{AK})。給整個行星齒輪系加上一個公共角速度(-\omega_{H})，將行星架固定，轉化為定軸齒輪系（轉化機構）。轉化機構傳動比(i_{AK}^{H}=\frac{\omega_{A}-\omega_{H}}{\omega_{K}-\omega_{H}}=(-1)^{m}\frac{\text{從動輪齒數的連乘積}}{\text{主動輪齒數的連乘積}})。傳動比大小計算同平面行星齒輪系，轉向通過轉化機構圖箭頭法確定。【例10-2】行星減速器齒輪系，已知各齒輪齒數，應用轉化機構法計算傳動比，分析齒數變化對傳動比的影響。行星齒輪系傳動比的計算

齒輪1、3和桿H均繞固定的互相重合的幾何軸線轉動，齒輪2空套在桿H上，與齒輪1、3相嚙合。

齒輪2既繞自身軸線自轉，又隨桿H繞另一固定軸線（軸線O-O)公轉。齒輪2稱為行星輪，桿H稱為行星架(系桿)。軸線固定的齒輪1、3則稱為中心輪或太陽輪。平面行星齒輪系的組成行星齒輪系傳動比的計算轉化機構法：

現假想給整個行星齒輪系加一個與行星架的轉速大小相等、方向相反的公共轉速則行星架H變為靜止，而各構件間的相對運動關系不變化。齒輪1、2、3則成為繞定軸轉動的齒輪，因此，原行星齒輪系便轉化為假想的定軸齒輪系。

該假想的定軸齒輪系稱為原行星齒輪系的轉化機構。轉化機構中，各構件的轉速如右表所示：行星架H太陽輪3行星輪2太陽輪1轉化機構中的轉速行星齒輪系中的轉速構件行星齒輪系傳動比的計算轉化機構的傳動比可以根據定軸齒輪系傳動的計算方法得出推廣后一般情況，可得：注意事項：1）1、k、H三個構件的軸線應互相平行，

而且必須將表示其轉向的正負加上。首先應假定各輪轉動的同一正方向，則與其同向的取正號帶入，與其反向的取負號帶入。2）待求構件的實際轉向由計算結果的正負號確定。行星齒輪系傳動比的計算由定軸齒輪系和行星齒輪系組成，或包含多個行星齒輪系，如圖10-7所示。區分定軸和行星齒輪系，分別列出傳動比公式，找出各部分運動關系，聯立求解。關鍵是找出行星輪、行星架和太陽輪，確定行星齒輪系。復合齒輪系的組成計算方法【例10-3】電動卷揚機減速器，分解為差動行星齒輪系和定軸齒輪系，分別列出公式聯立求解傳動比。例題解析復合齒輪系傳動比的計算PART.04單元10.3齒輪系的應用01一個主動軸同時帶動多個從動軸轉動，將運動從不同路線傳遞給執行機構。02如圖10-9滾齒機齒輪系，主動軸通過不同齒輪組將運動傳至滾刀和輪坯。實現分路傳動采用多對齒輪組成齒輪系，或行星齒輪系，用較少齒輪獲得大傳動比，避免單個大齒輪導致機構龐大。獲得大的傳動比01輸入軸轉向不變時，利用惰輪改變輸出軸轉向，如車床走刀絲杠三星輪換向機構。”實現換向傳動輸入軸轉速不變，通過齒輪系不同嚙合組合使輸出軸獲得多種轉速，如汽車變速箱，可輸出4種轉速。實現變速傳動差動齒輪系中，兩個基本構件運動確定，第三個構件運動為前兩者合成，如滾齒機差動齒輪系合成運動。給定一個基本構件運動，按比例分解為另外兩個構件運動，如汽車后橋差速器，將發動機運動分解給左右車輪。運動合成運動分解用于對運動進行合成與分解PART.05單元10.4減速器包括圓柱齒輪減速器、錐齒輪減速器、圓錐-圓柱齒輪減速器。按級數分為單級、二級、三級及多級減速器；按軸配置分為立式、臥式等。齒輪減速器有圓柱蝸桿減速器、圓弧齒蝸桿減速器等，單級傳動比范圍10~70，工作平穩、噪聲小但效率低。蝸桿減速器主要有漸開線行星齒輪減速器、擺線針輪行星減速器、諧波齒輪減速器等，傳動比大、結構緊湊。行星減速器減速器的分類單級圓柱齒輪減速器傳動比≤10，二級用于傳動比>10情況，效率高、壽命長、維護簡便。圓錐齒輪減速器用于輸入輸出軸成90°配置的傳動，二級圓錐-圓柱齒輪減速器高速級用錐齒輪。齒輪減速器單級蝸桿減速器按蝸桿位置分為上置、下置、側蝸桿，下置蝸桿便于潤滑和冷卻。蝸桿-齒輪減速器將蝸桿傳動作為高速級，傳動比范圍50~130。蝸桿減速器擺線針輪行星減速器：傳動比大、結構緊湊、承載能力強，應用于軍工、礦山等領域。諧波齒輪減速器：傳動比大、體積小、傳動平穩，用于船舶、機器人等設備。行星減速器常用減速器的主要類型、特點和應用01使各級傳動承載能力接近相等，外形尺寸和質量最小，傳動轉動慣量最小，大齒輪浸油深度大致相等。02單級傳動比最大不超過10，總傳動比超過10時采用多級減速器。分配原則減速器傳動比的分配主要由齒輪（或蝸桿）、軸、軸承和箱體組成，箱體需有足夠剛度，設有加強肋、檢查孔、透氣孔等附件。01圖10-18所示為單級直齒圓柱齒輪減速器結構示例。02減速器的結構1—下箱體2—油標指示器3—上箱體4—透氣孔5—檢查孔蓋6—吊環螺釘7—吊鉤8—油塞9—定位銷釘10—起蓋螺釘孔減速器的結構PART.06單元10.5AI在齒輪系設計與性能優化中的應用與展望AI整合齒輪系性能特征圖譜、工況數據庫和案例，根據設計約束與目標推薦構型，給出傳動效率、成本等分析。構型選擇建立以中心距最小、強度均衡等為目標的優化模型，利用遺傳算法等智能算法快速搜索優質參數組合。傳動比分配AI輔助的齒輪系構型選擇與傳動比分配故障特征提取深度學習模型（如CNN）從振動、聲發射信號中自動學習故障特征，實現智能診斷，降低對工程師經驗依賴。多源信息融合融合振動、噪聲、溫度等數據，構建全面狀態畫像，準確判斷故障類型、位置和嚴重程度，支持預測性維護。基于AI的齒輪系狀態監測與故