| 金寿松,吴容吉,张敏,丁杨科,王亚良.基于Kriging模型的RV减速器回转误差预测方法研究[J].高技术通讯(中文),2023,33(4):436~446 |
| 基于Kriging模型的RV减速器回转误差预测方法研究 |
| Research on the prediction method of RV reducer rotation error based on Kriging model |
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| DOI：10. 3772/ j. issn. 1002-0470. 2023. 04. 011 |
| 中文关键词: 旋转矢量（RV）减速器； 选配； 回转误差； Kriging模型 |
| 英文关键词: rotary vector（RV）reducer, matching, rotation error, Kriging model |
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| 作者 | 单位 | | 金寿松 | （浙江工业大学机械工程学院杭州 310023） | | 吴容吉 | （浙江工业大学机械工程学院杭州 310023） | | 张敏 | （浙江工业大学机械工程学院杭州 310023） | | 丁杨科 | （浙江工业大学机械工程学院杭州 310023） | | 王亚良 | （浙江工业大学机械工程学院杭州 310023） |
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| 中文摘要: |
| 通过旋转矢量（RV）减速器零部件选配，可以弥补制造设备精度不高或生产过程能力不足等企业生产短板。但实施选配需要使用虚拟样机预测RV减速器回转误差，预测操作时间较长，不能满足RV减速器零部件选配需要，为此提出基于Kriging模型的RV减速器回转误差预测方法。选取5个关键影响因素进行最优拉丁超立方抽样，构建RV 40E型减速器虚拟样机获得回转误差值，进行数值拟合得到初始Kriging模型参数值，采用最大期望改善和最优预测点进行双加点循环改进Kriging模型参数值，并利用粒子群算法加速寻优过程。经过54次加点最终获得可供实际装配使用的RV 40E型减速器回转误差预测模型。通过与实际样机和虚拟样机对比分析，验证了Kriging模型在RV减速器回转误差预测上的可行性和有效性。 |
| 英文摘要: |
| The rotary vector（RV） reducer parts matching can make up for production shortcomings due to the low precision of the manufacturing equipment or the lack of production process capability. However, the implementation of matching requires the use of a virtual prototype to predict the RV reducer rotation error, and the prediction operation takes a long time, which cannot meet the needs of RV reducer parts matching, so this paper proposes an RV reducer rotation error prediction method based on Kriging model. Five key influencing factors are selected for optimal Latin hypercube sampling, and a virtual prototype of RV-40E reducer is constructed to obtain the rotation error values. The initial Kriging model parameters are obtained by numerial fitting. The maximum expected improvement and optimal prediction points are used to improve the parameter values of Kriging model through a double addition loop, and the particle swarm algorithm is used to accelerate the optimization process. After 54 additions, the RV-40E gearbox rotation error prediction model is finally obtained for actual assembly. The feasibility and effectiveness of the Kriging model in predicting the rotation error of the RV reducer are verified by comparison with the actual prototype and the virtual prototype. |
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