CN114201889A - 多模式决策机制减速机的选型方法和系统 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了多模式决策机制减速机选型的方法和系统,首先构建减速机选型关键因素的影响交互网络,并基于影响交互网络确定各选型关键因素的相关选型因素,进而生成当前轮各选型关键因素的选型描述并将选型描述传递给对应的相关选型因素,随后相关选型因素判断是否触发针对选型描述的响应,最终基于选型描述和响应进行多轮迭代完成选型。本申请通过建立减速机各选型关键因素的影响交互网络,利用各选型关键因素之间的关联关系以及预置的判定规则实现相关选型关键因素之间的响应,继而进行多轮迭代实现持续性优化决策,直至完成减速机的选型,节约了人力,实现了减速机准确、全面的选型需求。

Description

多模式决策机制减速机的选型方法和系统
技术领域
本申请涉及减速机领域,特别涉及一种多模式决策机制减速机的选型方法和系统。
背景技术
减速机是一种由封闭在刚性壳体内的齿轮传动、蜗杆传动、齿轮-蜗杆传动所组成的独立部件,常用作原动件与工作机之间的减速传动装置。在原动机和工作机或执行机构之间起匹配转速和传递转矩的作用,在现代机械中应用极为广泛。
减速机种类繁多,使用时需根据用户自身的实际需求进行选型,即选定减速机的型号及其关键参数。随着减速机产品的更新越来越快,品类越来越丰富,以及减速机实际应用的场合越发多样,单纯利用人为经验来实现减速机选型已经跟不上实践的需求,故而现有技术中建立了减速机的数据库和选型的软件平台,基于减速机数据库记录的数据,利用选型的规则进行选型的推荐。但是,以上数据和规则往往只能根据减速机有限的几个类型的参数进行筛选,并不能准确、全面表达减速机的性能和判断是否满足实际需求。
发明内容
(一)申请目的
基于此,为了节约人力,实现减速机准确、全面的选型需求,本申请公开了以下技术方案。
(二)技术方案
本申请公开了一种多模式决策机制减速机的选型方法,包括:
构建减速机选型关键因素的影响交互网络;
基于所述影响交互网络确定各选型关键因素的相关选型因素;
生成当前轮各选型关键因素的选型描述并将所述选型描述传递给对应的相关选型因素;
所述相关选型因素判断是否触发针对所述选型描述的响应;
基于选型描述和响应进行多轮迭代完成选型。
在一种可能的实施方式中,所述选型关键因素包括总体选型关键因素和部件选型关键因素;
其中,所述总体选型关键因素包括:空间形态、布置方式、传动级数、传动类型和动力参数配置;
所述部件选型关键因素包括:电机、内外传动件、润滑、支承、和机体。
在一种可能的实施方式中,所述基于所述影响交互网络确定各选型关键因素的相关选型因素,包括:
基于所述影响交互网络中各选型关键因素之间的关联关系确定各选型关键因素的相关选型因素;
建立所述选型关键因素与所述相关选型因素之间的信息传递路径。
在一种可能的实施方式中,所述关联关系包括空间关联关系和装配关联关系;
其中,所述空间关联关系包括定位关系和约束关系,所述定位关系为彼此相对定位的空间关联关系;所述约束关系为避免对彼此产生阻碍而保持相对间距、方向和位置的空间关联关系;
所述装配关联关系包括联接关系和传动关系,所述联接关系为各部分之间的联接方式;传动关系为实体节点之前进行传动的传动方式。
在一种可能的实施方式中,所述相关选型因素判断是否触发针对所述选型描述的响应,具体为:
所述相关选型因素按照预置的判定规则判断是否触发针对所述选型描述的响应;如触发,则对所述选型关键因素或所述相关选型因素预置的选型进行调整;如不触发,则不调整。
作为本申请的第二方面,本申请还公开了一种多模式决策机制减速机的选型系统,包括:
交互网络构建模块,用于构建减速机选型关键因素的影响交互网络;
相关因素确定模块,用于基于所述影响交互网络确定各选型关键因素的相关选型因素;
事件描述传递模块,用于生成当前轮各选型关键因素的选型描述并将所述选型描述传递给对应的相关选型因素;
响应判断模块,用于所述相关选型因素判断是否触发针对所述选型描述的响应;
多轮迭代选型模块,用于基于选型描述和响应进行多轮迭代完成选型。
在一种可能的实施方式中,所述选型关键因素包括总体选型关键因素和部件选型关键因素;
其中,所述总体选型关键因素包括:空间形态、布置方式、传动级数、传动类型和动参数配置;
所述部件选型关键因素包括:电机、内外传动件、润滑、支承、和机体。
在一种可能的实施方式中,所述相关因素确定模块,包括:
相关因素确定单元,用于基于所述影响交互网络中各选型关键因素之间的关联关系确定各选型关键因素的相关选型因素;
传递路径建立单元,用于建立所述选型关键因素与所述相关选型因素之间的信息传递路径。
在一种可能的实施方式中,所述关联关系包括空间关联关系和装配关联关系;
其中,所述空间关联关系包括定位关系和约束关系,所述定位关系为彼此相对定位的空间关联关系;所述约束关系为避免对彼此产生阻碍而保持相对间距、方向和位置的空间关联关系;
所述装配关联关系包括联接关系和传动关系,所述联接关系为各部分之间的联接方式;传动关系为实体节点之前进行传动的传动方式。
在一种可能的实施方式中,所述响应判断模块具体为:
所述相关选型因素按照预置的判定规则判断是否触发针对所述选型描述的响应;如触发,则对所述选型关键因素或所述相关选型因素预置的选型进行调整;如不触发,则不调整。
(三)有益效果
本申请公开的多模式决策机制减速机的选型方法和系统方法和系统,通过建立减速机各选型关键因素的影响交互网络,利用各选型关键因素之间的关联关系以及预置的判定规则实现相关选型关键因素之间的响应,继而进行多轮迭代实现持续性优化决策,直至完成减速机的选型,节约了人力,实现了减速机准确、全面的选型需求。
附图说明
以下参考附图描述的实施例是示例性的,旨在用于解释和说明本申请,而不能理解为对本申请的保护范围的限制。
图1是本申请公开的多模式决策机制减速机的选型方法的流程示意图。
图2是本申请公开的多模式决策机制减速机的选型系统的结构框图。
具体实施方式
为使本申请实施的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行更加详细的描述。
下面参考图1详细描述本申请公开的多模式决策机制减速机的选型方法实施例。如图1所示,本实施例公开的方法主要包括有以下步骤100至步骤500。
步骤100,构建减速机选型关键因素的影响交互网络;
具体的,减速机是一种由封闭在刚性壳体内的齿轮传动、蜗杆传动、齿轮-蜗杆传动所组成的独立部件,对其进行选型时需考虑多方面因素,减速机选型关键因素包括总体选型关键因素和部件选型关键因素,其中,总体选型关键因素包括:空间形态、布置方式、传动级数、传动类型和动力参数配置。进一步的,空间形态是根据实际应用给减速机预留的空间,选择具备适当形状及尺寸的减速机,使之与实际预留的空间相适配;布置方式指减速机的传动布置方式,包括展开式、分流式和同轴式,根据实际应用条件选择;传动级数包括单机传动和一级、二级等多级传动;传动类型的选择即选择减速机每一级传动的传动类型,包括减速机外部的链传动还是齿轮传动,减速机内部是齿轮传动还是蜗杆传动;动力参数配置的选择,包括针对各级传动其传动轴承担的转速、扭矩等动力参数配置方面进行选择。部件选型关键因素包括:电机、内外传动件、润滑、支承、和机体。进一步,电机应选择具备与减速机相适配的额定功率、转速范围的电机;内外传动件包括内部传动件和外部传动件,其中,内部传动件的选择涉及多方面,包括内部传动的齿轮、蜗杆等的类型、几何尺寸、重量、主要力学参数,蜗杆的部件关键特征包括蜗杆的头数、齿数、滑动速度、传动率、刚度等,齿轮选择包括齿轮类型和齿轮数等,齿轮类型有斜齿轮和直齿轮;外部传动件根据外部传动方式进行选择,外部传动方式包括齿轮传动和带传动,齿轮传动选择的部件关键特征包括轮齿弯曲强度、齿轮耐磨性、摩擦系数等,带传动选择的部件关键特征包括带轮尺寸、滑动率、初拉力、张紧拉力等;润滑选择的相关要素包括润滑油质、油温范围、加油量需求、油质监测需求等;支承和机体选择的部件关键特征包括减速机外壳、内外支承结构、加强肋条等结构。
基于减速机各选型关键因素之间的关联关系构建影响交互网络,所述影响交互网络包括减速机的所有选型关键因素以及各选项关键因素之间的关联关系。
步骤200,基于所述影响交互网络确定各选型关键因素的相关选型因素。
具体的,减速机各选型关键因素的影响交互网络包括选型关键因素以及各选型关键因素之间的关联关系,关联关系包括空间关联关系和装配关联关系,其中,空间关联关系包括定位关系和约束关系,定位关系包括平面贴合、平面对齐、直线对齐、柱面贴合、点面接触等彼此相对定位的空间关联关系;约束关系包括为了不对彼此的组装、运动产生阻碍而保持必要的相对间距、相对方向和位置的空间关联关系。装配关联关系包括联接关系和传动关系,联接关系包括螺纹联接、键联接、销联接、联轴器联接、夹紧、嵌套等联接方式;传动关系包括实体节点之间利用齿轮、带、链条等进行传动的传动方式。
在至少一种实施方式中,步骤200包括步骤210至步骤220。
步骤210,基于所述影响交互网络中各选型关键因素之间的关联关系确定各选型关键因素的相关选型因素。
具体的,如果影响交互网络中的选型关键因素A分别与选型关键因素B、选型关键因素C和选型关键因素D之间具有以上所述的某种关联关系,则选型关键因素B、选型关键因素C和选型关键因素D为选型关键因素A的相关选型因素,即对选型关键因素A进行调整时,选项关键因素B、选型关键因素C、选项关键因素D会受选型关键因素A调整的影响进行一定的调整。
步骤220,建立所述选型关键因素与所述相关选型因素之间的信息传递路径。
具体的,根据步骤210,确定选型关键因素A的相关选型因素为选型关键因素B、选型关键因素C、选型关键因素D,影响交互网络在选型关键因素A与选型关键因素B、选型关键因素A与选项关键因素C以及选型关键因素A与选型关键因素D之间分别建立信息传递路径,用于进行信息传递。
步骤300,生成当前轮各选型关键因素的选型描述并将所述选型描述传递给对应的相关选型因素。
具体的,初始状态(选型未开始)时,影响交互网络中的各选型关键因素均为默认配置(即预先设置为某种配置),根据实际应用环境及应用需求,选取可确定的选型关键因素作为当前轮的选型关键因素,根据实际情况对其默认配置进行调整并生成选型描述,将选型描述通过建立的信息传递路径传递给当前轮各选型关键因素的相关选型因素。
步骤400,所述相关选型因素判断是否触发针对所述选型描述的响应。
具体的,当前轮各选型关键因素将其选型描述传递至对应的相关选型因素,对应的相关选型因素根据预置的判定规则判断是否触发针对该选型描述的响应,所述预置的判定规则根据上述关联关系制定,由于选型关键因素与不同的相关选型因素之间的关联关系不同,所以判定规则也不同。如果相关选型因素触发了针对该选型描述的响应,则意味着对当前轮选型关键因素需要重新进行调整(重新选型),或者对触发响应的其它选型因素进行调整(重新选型),如不触发,则不进行调整,即默认当前轮的选型关键因素和其它选型因素为当前配置。
步骤500,基于选型描述和响应进行多轮迭代完成选型。
由于减速机选型关键因素的多样化以及影响交互网络的复杂性,需进行多伦传递和反复迭代,具体的,根据步骤400,当前轮的选型关键因素和对应的相关选型因素完成响应与调整后,根据响应与调整结果,又产生了新的选型描述,将新的选型描述传递给各选型关键因素的相关选型因素,会产生新的相应并进行新的调整,以此进行多轮传递和反复迭代,直至所有选型关键因素均不触发响应,即所有选型关键因素均与对应的相关选型因素适配,且适用于实际的应用环境和应用需求,即完成减速机的选型。
下面参考图2详细描述本申请公开的多模式决策机制减速机的选型系统实施例。如图2所示,本实施例公开的系统包括:
交互网络构建模块,用于构建减速机选型关键因素的影响交互网络;
相关因素确定模块,用于基于所述影响交互网络确定各选型关键因素的相关选型因素;
事件描述传递模块,用于生成当前轮各选型关键因素的选型描述并将所述选型描述传递给对应的相关选型因素;
响应判断模块,用于所述相关选型因素判断是否触发针对所述选型描述的响应;
多轮迭代选型模块,用于基于选型描述和响应进行多轮迭代完成选型。
在至少一种实施方式中,所述选型关键因素包括总体选型关键因素和部件选型关键因素;
其中,所述总体选型关键因素包括:空间形态、布置方式、传动级数、传动类型和动参数配置;
所述部件选型关键因素包括:电机、内外传动件、润滑、支承、和机体。
在至少一种实施方式中,所述相关因素确定模块,包括:
相关因素确定单元,用于基于所述影响交互网络中各选型关键因素之间的关联关系确定各选型关键因素的相关选型因素;
传递路径建立单元,用于建立所述选型关键因素与所述相关选型因素之间的信息传递路径。
在至少一种实施方式中,所述关联关系包括空间关联关系和装配关联关系;
其中,所述空间关联关系包括定位关系和约束关系,所述定位关系为彼此相对定位的空间关联关系;所述约束关系为避免对彼此产生阻碍而保持相对间距、方向和位置的空间关联关系;
所述装配关联关系包括联接关系和传动关系,所述联接关系为各部分之间的联接方式;传动关系为实体节点之前进行传动的传动方式。
在至少一种实施方式中,所述响应判断模块具体为:
所述相关选型因素按照预置的判定规则判断是否触发针对所述选型描述的响应;如触发,则对所述选型关键因素或所述相关选型因素预置的选型进行调整;如不触发,则不调整。
本文中的模块、单元的划分仅仅是一种逻辑功能的划分,在实际实现时可以有其他的划分方式,例如多个模块和/或单元可以结合或集成于另一个系统中。作为分离部件说明的模块、单元在物理上可以是分开的,也可以是不分开的。作为单元显示的部件可以是物理单元,也可以不是物理单元,即可以位于一个具体地方,也可以分布到网格单元中。因此可以根据实际需要选择其中的部分或全部的单元来实现实施例的方案。
以上所述,仅为本申请的具体实施方式,但本申请的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此,本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种多模式决策机制减速机的选型方法,其特征在于,包括:
构建减速机选型关键因素的影响交互网络;
基于所述影响交互网络确定各选型关键因素的相关选型因素;
生成当前轮各选型关键因素的选型描述并将所述选型描述传递给对应的相关选型因素;
所述相关选型因素判断是否触发针对所述选型描述的响应;
基于选型描述和响应进行多轮迭代完成选型。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述选型关键因素包括总体选型关键因素和部件选型关键因素;
其中,所述总体选型关键因素包括:空间形态、布置方式、传动级数、传动类型和动力参数配置;
所述部件选型关键因素包括:电机、内外传动件、润滑、支承、和机体。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述影响交互网络确定各选型关键因素的相关选型因素,包括:
基于所述影响交互网络中各选型关键因素之间的关联关系确定各选型关键因素的相关选型因素;
建立所述选型关键因素与所述相关选型因素之间的信息传递路径。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述关联关系包括空间关联关系和装配关联关系;
其中,所述空间关联关系包括定位关系和约束关系,所述定位关系为彼此相对定位的空间关联关系;所述约束关系为避免对彼此产生阻碍而保持相对间距、方向和位置的空间关联关系;
所述装配关联关系包括联接关系和传动关系,所述联接关系为各部分之间的联接方式;传动关系为实体节点之前进行传动的传动方式。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述相关选型因素判断是否触发针对所述选型描述的响应,具体为:
所述相关选型因素按照预置的判定规则判断是否触发针对所述选型描述的响应;如触发,则对所述选型关键因素或所述相关选型因素预置的选型进行调整;如不触发,则不调整。
6.一种多模式决策机制减速机的选型系统,其特征在于,包括:
交互网络构建模块,用于构建减速机选型关键因素的影响交互网络;
相关因素确定模块,用于基于所述影响交互网络确定各选型关键因素的相关选型因素;
事件描述传递模块,用于生成当前轮各选型关键因素的选型描述并将所述选型描述传递给对应的相关选型因素;
响应判断模块,用于所述相关选型因素判断是否触发针对所述选型描述的响应;
多轮迭代选型模块,用于基于选型描述和响应进行多轮迭代完成选型。
7.如权利要求6所述的系统,其特征在于,所述选型关键因素包括总体选型关键因素和部件选型关键因素;
其中,所述总体选型关键因素包括:空间形态、布置方式、传动级数、传动类型和动参数配置;
所述部件选型关键因素包括:电机、内外传动件、润滑、支承、和机体。
8.如权利要求6所述的系统,其特征在于,所述相关因素确定模块,包括:
相关因素确定单元,用于基于所述影响交互网络中各选型关键因素之间的关联关系确定各选型关键因素的相关选型因素;
传递路径建立单元,用于建立所述选型关键因素与所述相关选型因素之间的信息传递路径。
9.如权利要求8所述的系统,其特征在于,所述关联关系包括空间关联关系和装配关联关系;
其中,所述空间关联关系包括定位关系和约束关系,所述定位关系为彼此相对定位的空间关联关系;所述约束关系为避免对彼此产生阻碍而保持相对间距、方向和位置的空间关联关系;
所述装配关联关系包括联接关系和传动关系,所述联接关系为各部分之间的联接方式;传动关系为实体节点之前进行传动的传动方式。
10.如权利要求6所述的系统,其特征在于,所述响应判断模块具体为:
所述相关选型因素按照预置的判定规则判断是否触发针对所述选型描述的响应;如触发,则对所述选型关键因素或所述相关选型因素预置的选型进行调整;如不触发,则不调整。
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Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH04180320A (ja) * 1990-11-15 1992-06-26 Oki Electric Ind Co Ltd 企業内交換システム遠隔保守方法
CN101179195A (zh) * 2007-11-15 2008-05-14 上海交通大学 配电网规划方案辅助决策系统
CN102567813A (zh) * 2012-01-20 2012-07-11 江苏省电力设计院 风电场风电机组优化选型方法
CN105630456A (zh) * 2014-11-05 2016-06-01 中兴通讯股份有限公司 指令处理方法及装置
CN107332706A (zh) * 2017-07-06 2017-11-07 中国航空工业集团公司西安飞机设计研究所 一种机载网络选型方法
CN110608132A (zh) * 2019-09-18 2019-12-24 许昌许继风电科技有限公司 一种风力发电机组变桨滑环的选型方法及装置

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH04180320A (ja) * 1990-11-15 1992-06-26 Oki Electric Ind Co Ltd 企業内交換システム遠隔保守方法
CN101179195A (zh) * 2007-11-15 2008-05-14 上海交通大学 配电网规划方案辅助决策系统
CN102567813A (zh) * 2012-01-20 2012-07-11 江苏省电力设计院 风电场风电机组优化选型方法
CN105630456A (zh) * 2014-11-05 2016-06-01 中兴通讯股份有限公司 指令处理方法及装置
CN107332706A (zh) * 2017-07-06 2017-11-07 中国航空工业集团公司西安飞机设计研究所 一种机载网络选型方法
CN110608132A (zh) * 2019-09-18 2019-12-24 许昌许继风电科技有限公司 一种风力发电机组变桨滑环的选型方法及装置

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
JIN KUI,ET AL.: "A New Type Reducer Design Method of First Selection", 《IEEE》 *
郦洪源 等: "减速机选型平台开发技术研究", 《机械设计与制造》 *
鲍开美: "行星减速机选型系统研究与开发", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士) 工程科技II辑》 *

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Denomination of invention: Selection method and system of reducer with multi-mode decision mechanism

Effective date of registration: 20230222

Granted publication date: 20220603

Pledgee: Zhejiang Xiaoshan rural commercial bank Limited by Share Ltd. Jingjiang branch

Pledgor: HANGZHOU JIE DRIVE TECHNOLOGY Co.,Ltd.

Registration number: Y2023980033135