employee
Saint-Petersburg, St. Petersburg, Russian Federation
graduate student from 01.01.2016 to 01.01.2019
Saint-Petersburg, St. Petersburg, Russian Federation
GRNTI 55.01 Общие вопросы машиностроения
GRNTI 55.13 Технология машиностроения
GRNTI 55.35 Металлургическое машиностроение
Procedures for the computation of a side clearance in gearings are analyzed. The results of the computation on the basis of a minimum-maximum method and probabilistic (Monte-Carlo) one are compared. The parameters of transfer accuracy are assumed to be random ones. Input parameters of the computation are distributed according to probabilistic and normal laws of distribution.
side clearance, minimum-maximum method, Monte-Carlo method, histogram, random variable, distribution of values
Введение
При оценке качества зубчатых передач одним из главных критериев считаются наибольшая кинематическая погрешность и мертвый ход передачи. Очевидно, что эти показатели точности носят функциональный характер. Конкретное их значение в каждый момент времени различно. Мёртвый ход зависит от угла поворота ведущего колеса
Причем значение допуска на боковой зазор непосредственно не нормируется. Допуск на боковой зазор
Рассмотрим показатель бокового зазора с точки зрения обеспечения качественной работы передачи. Ведь боковой зазор должен обеспечить целый ряд условий, среди которых главными являются отсутствие заклинивания и обеспечение оптимальной работы смазки. Здесь имеется ввиду не только и не столько скорость выхода смазки из впадины, но и, главным образом, «срабатывание» смазки при проходе в малых зазорах.
Зазор должен обеспечить компенсацию погрешностей изготовления зубчатых колес и других деталей передачи (в том числе корпуса, в приборостроении плат), погрешностей монтажа и деформаций под нагрузкой.
Что касается предотвращения заклинивания, в ГОСТе 1643-81 [1] указано, что сопряжения вида «В» обеспечивает минимальную величину бокового зазора, при котором исключается возможность заклинивания стальной или чугунной передачи от нагрева при разности температур зубчатых колес и корпуса в 25 °С. ГОСТ не содержит указаний для других видов сопряжения, других разностей температур или других материалов.
В работе [4] принято что, что
Подобные подходы к нормированию бокового зазора кажутся нам утопичными, ибо предполагают, в частности, знание таких условий, как температурный режим, вязкость смазочного масла и т.д. Такие подробности стандарт не должен и не может предусматривать.
ГОСТ [1, 3] предусматривает компенсацию
где
Суммирование под корнем квадратным предполагает нормальное распределение всех слагаемых
Предположим отсутствие заранее определенных видов распределения случайных величин в формуле (2).
Тогда
где
Рассчитаем
В работе [4] приведена другая трактовка формулы (2):
т.е. в
Поэтому возможна следующая трактовка
По мнению авторов использование формулы (5) оправдано, ибо при выборе, например, допуска на смещение исходного контура Тн исходим из значения допуска на радиальное смещение зубчатого колеса Fr.
Результаты расчета максимального значения
1. Результаты расчета максимального значения
z1 |
18 зубьев |
|||||||
u |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
|
87 |
100 |
100 |
115 |
130 |
140 |
140 |
155 |
|
133,09 |
149,18 |
149,18 |
166,61 |
184,16 |
194,16 |
199,51 |
220,14 |
|
222,20 |
246,10 |
246,10 |
264,52 |
288,07 |
298,07 |
304,91 |
326,75 |
|
194,84 |
213,26 |
213,26 |
231,68 |
250,10 |
260,10 |
266,94 |
288,78 |
Проведем те же расчеты, предполагая, что входящие в формулу для jnk слагаемые распределены равновероятно в интервале минимального и максимального значений, определенных в работе [1]. Расчёт проведём методом статических испытаний (Монте Карло) [5].
Результаты математического эксперимента представлены в табл. 2.
2. Результаты математического эксперимента 1
z1 |
18 зубьев |
||||||||
u |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
|
|
87 |
100 |
100 |
115 |
130 |
140 |
140 |
155 |
|
|
94,06 |
107,85 |
104,71 |
120,03 |
135,81 |
144,53 |
148,05 |
161,24 |
|
|
215,06 |
237,05 |
238,41 |
258,22 |
280,52 |
290,46 |
298,90 |
315,90 |
|
|
Математическое ожидание, мкм |
154,58 |
173,03 |
173,11 |
189,76 |
208,98 |
219,08 |
222,52 |
240,82 |
Среднеквадратное отклонение, мкм |
14,249 |
15,561 |
15,647 |
16,285 |
17,466 |
17,475 |
18,813 |
20,299 |
|
Коэффициент асимметрии |
0,008 |
-0,006 |
-0,004 |
0,003 |
-0,006 |
-0,001 |
0,001 |
-0,009 |
|
Коэффициент эксцесса |
-0,179 |
-0,172 |
-0,163 |
-0,222 |
-0,220 |
-0,229 |
-0,339 |
-0,433 |
Гистограмма распределения
Рис. 1
Проведем те же расчеты, предполагая нормальное распределение для всех слагаемых в формуле для jnк. Результаты математического эксперимента представлены в табл. 3.
3. Результаты математического эксперимента 2
z1 |
18 зубьев |
||||||||
u |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
|
|
87 |
100 |
100 |
115 |
130 |
140 |
140 |
155 |
|
|
129,95 |
145,98 |
147,24 |
162,24 |
182,27 |
187,35 |
189,11 |
202,14 |
|
|
177,96 |
202,20 |
204,25 |
215,06 |
241,61 |
248,77 |
252,56 |
274,33 |
|
|
Математическое ожидание, мкм |
154,60 |
173,07 |
173,05 |
189,75 |
209,06 |
219,03 |
222,48 |
240,86 |
Среднеквадратное отклонение, мкм |
22,807 |
25,291 |
26,634 |
27,201 |
31,951 |
33,737 |
33,878 |
35,749 |
|
Коэффициент асимметрии |
-0,001 |
0,005 |
-0,005 |
0,004 |
-0,001 |
-0,011 |
-0,003 |
-0,004 |
|
Коэффициент эксцесса |
-0,012 |
-0,007 |
0,013 |
-0,002 |
-0,014 |
0,015 |
-0,021 |
0,010 |
Гистограмма распределения
Рис. 2
Распределение суммы jnк в обоих случаях нормальное, что обусловлено выполнением условий центральной предельной теоремы теории вероятностей: число слагаемых велико и они равномерно мало влияют на сумму. Приведенные числовые характеристики определяют существенное расхождение в величинах
Перейдем к сугубо практическому подходу к определению экстремальных значений jn. Пусть критерием будет дополнительное смещение исходного контура.
Определим значение
4. Значение
z1 |
18 зубьев |
|||||||
u |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
|
77,62 |
78,11 |
99,31 |
92,43 |
113,16 |
127,82 |
116,70 |
112,69 |
|
332,62 |
372,05 |
393,76 |
400,10 |
460,82 |
474,75 |
490,31 |
517,94 |
Средний |
205,11 |
225,73 |
246,16 |
246,21 |
287,36 |
300,84 |
300,89 |
314,82 |
Далее произведем математический эксперимент, считая, что слагаемые в формулах (5), (6) распределены равновероятно (табл. 5):
5. Результаты математического эксперимента 3
z1 |
18 зубьев |
||||||||
u |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
|
|
77,55 |
79,25 |
99,61 |
92,93 |
110,22 |
127,58 |
113,28 |
114,40 |
|
|
79,06 |
82,14 |
98,65 |
95,09 |
122,25 |
131,44 |
116,74 |
112,65 |
|
|
331,91 |
373,17 |
393,05 |
401,30 |
460,13 |
475,81 |
486,29 |
513,87 |
|
|
Математическое ожидание, мкм |
205,21 |
226,04 |
246,56 |
246,19 |
287,27 |
301,04 |
300,93 |
314,79 |
Среднеквадратное отклонение, мкм |
45,247 |
51,873 |
51,910 |
55,045 |
62,394 |
62,306 |
68,478 |
75,112 |
|
Коэффициент асимметрии |
-0,005 |
-0,001 |
-0,010 |
-0,006 |
0,012 |
-0,005 |
0,007 |
-0,003 |
|
Коэффициент эксцесса |
-0,543 |
-0,513 |
-0,501 |
-0,565 |
-0,521 |
-0,531 |
-0,589 |
-0,669 |
Гистограмма на рис. 3 подтверждает нормальное распределение
Рис. 3
Допустим, что слагаемые в формулах (7) и (8) распределены по нормальному закону (табл. 6).
6. Результаты математического эксперимента 4
z1 |
18 зубьев |
||||||||
u |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
|
|
43,42 |
42,98 |
47,54 |
41,61 |
43,16 |
53,28 |
64,30 |
58,62 |
|
|
51,09 |
58,74 |
70,39 |
61,73 |
66,80 |
66,34 |
68,35 |
58,53 |
|
|
244,74 |
260,00 |
268,38 |
274,67 |
328,01 |
346,64 |
368,00 |
366,29 |
|
|
Математическое ожидание, мкм |
138,38 |
152,29 |
161,04 |
163,23 |
187,67 |
197,59 |
195,54 |
204,34 |
Среднеквадратное отклонение, мкм |
22,807 |
25,291 |
26,634 |
27,201 |
31,951 |
33,737 |
33,878 |
35,749 |
|
Коэффициент асимметрии |
-0,007 |
-0,006 |
-0,015 |
-0,006 |
-0,006 |
-0,007 |
-0,017 |
-0,002 |
|
Коэффициент эксцесса |
0,030 |
-0,001 |
0,005 |
-0,016 |
0,014 |
0,003 |
0,024 |
0,003 |
Гистограмма распределения по математическому эксперименту с нормальным распределением слагаемых представлена на рис. 4.
Рис. 4
Расчет по формулам (7), (8) дает значения
Это вполне объяснимо, так как формула (2) приведенная из работы [2] без изменений уже предлагает нормальное распределение всех слагаемых в формуле для
Заключение
Рассмотрены метод максимума-минимума и вероятностный метод расчета бокового зазора зубчатой передачи. При вероятностном методе расчета может быть получено меньшее значение бокового зазора зубчатой передачи, чем при методе максимума, что более полно учитывает специфику реального производства зубчатых передач. Важно отметить, что расчет не по допускам погрешностей из таблиц ГОСТ, а по эмпирическим законам распределения данных погрешностей, числовые характеристики которых определяются на конкретном производстве, обеспечивают лучшую сходимость расчетных и экспериментальных данных.
При расчете параметров точности зубчатой передачи вероятностным методом необходимо знать границы зоны рассеяния погрешностей и законы их распределения внутри зоны. Установление границ и законов распределения (либо числовых характеристик, когда законы не определены) необходимо осуществлять в налаженном производстве при стабильных числовых характеристиках распределения и достаточно большом количестве измеряемых деталей в выборке.
Проведённая работа актуальна для современной промышленности, поскольку позволяет более точно оценивать точность передачи на основании распределения характеристик погрешностей передачи.
1. RSS 1643-81. Basic Standards for Interchangeability. Cylindrical Gearings. Tolerances. - M.: IPK Standards Publishing House, 2003. - pp. 45.
2. Methodical Directions on Introduction of RSS 1643-70. Cylindrical Gearings. Tolerances. M.: Standards Publishing House, 1975. pp. 110.
3. RSS 21098-82. Kinematic Chains. Methods for Accuracy Computation. - M.: Standards Publishing House, 1982. - pp. 26.
4. Kutsokon, V.A. Accuracy of Device Kinematic Chains. - L.: Mechanical Engineering. 1980. - pp. 221.
5. Sobol, I.M. Monte-Carlo Method. - M.: Science, 1978. - pp. 64.
6. Naumov, V.A., Markova, L.V. Statistical Methods of Hydrology in Mathcad Environment. - M.: Publishers: RSAU-Timiryazev AA of Moscow. 2012.