Планетарни преносници спадају у групу механичких зупчастих преносника,
који су широко заступљени за трансформацију и пренос снаге првенствено због
компактности конструкције, високе поузданости и степена искоришћења. Полазећи
од функције, коју треба да испуни у оквиру неке конструкције, као и све строжих
захтева у погледу перформанси преносника, предмет истраживања ове докторске
дисертације је развој вишекритеријумског оптимизационог модела планетарног
преносника. Развијени модели који задовољавају низ строгих захтева у погледу:
компактности конструкције, минимизације губитака у преносу снаге,
равномерности расподеле оптерећења, као и поузданости у различитим
експлоатационим условима.
За постављени проблем вишекритеријумске оптимизације планетарног
преносника формиране су одговарајуће критеријумске функције и дефинисан је низ
функционалних ограничења, као и одговарајући домени примене свих релевантних
величина зупчастих парова са спољашњим и унутрашњим озубљењем и
планетарног преносника... као сложеног система, у циљу несметане монтаже,
поузданог рада и спрезања зупчастих парова. У оквиру докторске дисертације,
развијен је одговарајући механички модел за одређивање степена искоришћења
истовремено спрегнутих зупчастих парова, у зависности од њихових геометријских
параметара, као и од услова подмазивања. Критеријумске функције формираног
вишекритеријумског оптимизационог проблема су нелинеарне и неконвексне па се
глобално оптимално решење не може нумерички одредити конвенционалним
методама оптимизације.
Према томе, у циљу решавања овог комплексног оптимизационог проблема
потребно је применити метахеуристичке оптимизационе алгоритме. Дакле, постоји
стална потреба за побољшањем постојећих и развојем нових метахеуристичких
алгоритама и то развојем адаптивних техника за подешавање управљачких
параметара и хибридизацијом алгоритама. У складу са тим, у оквиру докторске
дисертације детаљно су разматрани метахеуристички алгоритми, који припадају
групи еволутивних алгоритама, као што су алгоритам диференцијалне еволуције
(Differential Evolution, DE), генетски алгоритам (Genetic Algorithm, GA) као и
алгоритми инспирисани биолошким системима у природи, и то алгоритам
оптимизације ројем честица (Partical Swarm Optimization, PSO). У циљу отклањања
недостатака метахеуристичких алгоритама који се јављају током оптимизационог
процеса, алгоритми предложени у оквиру дисертације су модификовани кроз:
развој адаптивних механизама за подешавање вредности управљачких параметара,
и хибридизацију адекватних алгоритама. У циљу формирања ефикасног хибридног
алгоритма, процесу хибридизације је претходила детаљна нумеричка симулација и
статистичка анализа перформанси разматраних алгоритама. Према томе,
хибридизацијом алгоритама постигнуто је адекватно искоришћење предности
једног и истовремена елиминација недостатака другог алгоритма...
Planetary gearboxes have a wide application in the field of transformation and
transmission of power from the drive to the working machine, due to the compact
structure, high reliability and efficiency. Due to the increasingly stringent performance
requirements, which planetary gearboxes must satisfy, the research in this dissertation is
focused on the problem of multi-objective non-linear optimization of planetary gearbox
based on hybrid metaheuristic algorithm, which satisfies a number of strict requirements,
such as: compact construction, minimization of power loss, load distribution and
reliability in different operating conditions.
In this work the formulations of the objective functions for the considered multiobjective
optimization problem of planetary gearbox have been outlined along with the
appropriate constraints. The formulated constraints have been analyzed and appropriate
domains of practical applications of internal and external gear pairs have been formulated,
with the ...aim to ensure proper working, mounting and meshing of considered gears.
Furthermore, the theoretical formulation and numerical procedure for the calculation of
the planetary gearbox power efficiency has been developed in this work. However, the
objective functions and developed constraints of the considered Multiobjective planetary
gearbox optimization problem are nonlinear and multimodal functions, and therefore the
global optimal solution cannot be obtained using the conventional optimization methods.
Therefore, in order to solve this multiobjective and complex optimization
problem, the research in this dissertation is focused on metaheuristic optimization
algorithms, which belong to the group of evolutionary algorithms, including: differential
evolution algorithm and genetic algorithm, as well as the algorithms inspired by the
biological systems, such as particle swarm optimization algorithm. To overcome
difficulties in solving complex optimization problems, in this thesis the considered
algorithms are modified with the development of adaptive techniques for setting the
values of control parameters and hybridization of algorithms. In order to create an
effective hybrid algorithm, the hybridization process has been preceded by extensive
numerical simulations and statistical analysis of advantages and disadvantages of each
algorithm. Therefore, the proposed hybridization of algorithms and introduction of
adaptive control parameters can successfully combine the advantages and avoid
disadvantages of each algorithm. In this way, the proposed modifications successfully
combine the advantages of each algorithm and avoid their disadvantages, thus
significantly expanding the scale of implementation of the proposed algorithms for
complex optimization problems...
