基于遗传算法的径向啮合章动磁齿轮转矩模型优化研究

楼梅燕; 姚立纲; 郭宸显

doi:10.16578/j.issn.1004.2539.2023.10.003

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基于遗传算法的径向啮合章动磁齿轮转矩模型优化研究

理论研究 | 更新时间：2023-10-09

- 基于遗传算法的径向啮合章动磁齿轮转矩模型优化研究
- Optimization of Torque Models for Radial Meshing Nutation Magnetic Gears Based on the Genetic Algorithm
- 机械传动 2023年47卷第10期页码：17-22
- 作者机构：
  
  1.福州职业技术学院机电工程系，福建福州 350108
  2.福州大学机械工程及自动化学院，福建福州 350108
  3.国网山东省电力公司济南供电公司，山东济南 250001
- 作者简介：
  
  楼梅燕（1983— ），女，浙江金华人，博士，讲师；研究方向为机械设计与磁场分析；47037734@qq.com。
- 基金信息：
  
  福建省自然科学基金项目(2022J01520┫福建省教育厅中青年教师教育科研项目┣JAT210815)
- DOI：10.16578/j.issn.1004.2539.2023.10.003
  中图分类号：
- 纸质出版日期：2023-10-15，
  
  收稿日期：2022-08-17，
  
  修回日期：2022-10-30，
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楼梅燕,姚立纲,郭宸显.基于遗传算法的径向啮合章动磁齿轮转矩模型优化研究[J].机械传动,2023,47(10):17-22.

Lou Meiyan,Yao Ligang,Guo Chenxian.Optimization of Torque Models for Radial Meshing Nutation Magnetic Gears Based on the Genetic Algorithm[J].Journal of Mechanical Transmission,2023,47(10):17-22.
楼梅燕,姚立纲,郭宸显.基于遗传算法的径向啮合章动磁齿轮转矩模型优化研究[J].机械传动,2023,47(10):17-22. DOI： 10.16578/j.issn.1004.2539.2023.10.003.

Lou Meiyan,Yao Ligang,Guo Chenxian.Optimization of Torque Models for Radial Meshing Nutation Magnetic Gears Based on the Genetic Algorithm[J].Journal of Mechanical Transmission,2023,47(10):17-22. DOI： 10.16578/j.issn.1004.2539.2023.10.003.

摘要

在对章动磁力传动的研究中，输出转矩是评价其性能的重要指标，对其磁转矩的分析和优化尤为重要。提出了一种径向啮合章动磁齿轮传动机构，分析了其运行原理；基于恒定磁场磁矢位理论，建立了径向啮合章动磁齿轮的磁感应强度模型，推导出径向啮合磁齿轮转矩的数学模型；运用遗传算法优化了章动磁齿轮结构参数，并对优化结果进行了有效性验证。结果表明，在限定磁齿轮尺寸和磁极材料用量的条件下，优化后的输出转矩可以得到提高。

Abstract

In the research of nutation magnetic drive

the torque density of gears is an important index to evaluate its performance. Thus

the analysis and optimization of the magnetic torque is particularly important. A radial meshing nutation magnetic gear is presented and its operating principle is analyzed. Based on the magnetic vector potential theory of the constant magnetic field

the magnetic induction intensity model of the radial meshing nutation magnetic gears is established

and the mathematical model of the torque of the radial meshing magnetic gear is deduced. The genetic algorithm is used to optimize the structural parameters of the nutation magnetic gear

and the effectiveness of the optimization results is verified. The results show that the torque density after the optimization can be improved under the condition by limiting the size of magnetic gears and the amount of the magnetic pole material.

关键词

章动遗传算法磁齿轮转矩优化

Keywords

NutationGenetic algorithmMagnetic gearTorqueOptimization

references

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