(19)国家知识产权局
(12)发明 专利申请
(10)申请公布号
(43)申请公布日
(21)申请 号 202210951222.6
(22)申请日 2022.08.09
(71)申请人 重庆大学
地址 400044 重庆市沙坪坝区沙坪坝正 街
174号
申请人 赛力斯汽车有限公司
重庆金康动力新能源 有限公司
(72)发明人 王时龙 王昱 杨波 张正萍
段伟
(74)专利代理 机构 重庆航图知识产权代理事务
所(普通合伙) 50247
专利代理师 胡小龙
(51)Int.Cl.
G06F 30/17(2020.01)
G06F 30/23(2020.01)G06T 17/00(2006.01)
(54)发明名称
基于数字孪生的齿轮修形设计方法
(57)摘要
本发明公开了一种基于数字孪生的齿轮修
形设计方法, 包括如下步骤: 步骤一: 在待修形齿
轮的三维几何区域内进行随机采样, 构建节点图
G; 步骤二: 将图G输入到多层图卷积神经网络中,
调整采样点的位置, 输出修形后的齿轮; 步骤三:
将修形后的齿轮输入到齿轮动力传播数字孪生
模型Sθ中进行齿轮传动模拟, 对节点图
进行
循环迭代处理, 获得最终的性能指标
步骤四:
判断性能指标
是否达到目标性能指标P; 若是,
则执行步骤七; 若否, 则执行步骤五; 步骤五: 通
过L2‑范数计算性能指标
与目标性能指标P 的
差值作为修形优化的损失L; 步骤六: 将损失值L
进行反向传播, 依次计算Sθ和图卷积修形网络
参数对L的梯度, 更新多层图卷积网络的梯度, 执
行步骤一; 步骤 七: 停止修形。
权利要求书3页 说明书8页 附图4页
CN 115310228 A
2022.11.08
CN 115310228 A
1.一种基于数字 孪生的齿轮修形设计方法, 其特 征在于: 包括如下步骤:
步骤一: 在待修形齿轮的三维几何区域内进行随机采样, 得到足够多的节点, 构建节点
图G;
步骤二: 将图G输入到多层图卷积神经网络中, 利用多层图卷积神经网络调整采样点的
位置, 输出修形后的齿轮;
步骤三: 将修形后的齿轮输入到齿轮动力传播数字孪生模型Sθ中进行齿轮传动模拟, 利
用齿轮动力传播数字孪生模型Sθ对修形后齿轮的节点图
进行循环迭代处理, 以模拟齿轮
传动的性能表现, 并获得最终的性能指标
步骤四: 判断性能指标
是否达到目标性能指标P; 若 是, 则执行步骤七; 若否, 则执行步
骤五;
步骤五: 将获得的性能指标
与目标性能指标P之间进行对比, 通过L2 ‑范数计算两者间
的差值作为 修形优化的损失L;
步骤六: 将损失值L进行反向传播, 依次计算齿轮动力传播数字孪生模型Sθ和图卷积修
形网络参数对L的梯度, 并通过梯度下降算法更新多层图卷积网络的梯度, 执 行步骤一;
步骤七: 停止修形, 得到修行后的齿轮几何数字模型。
2.根据权利要求1所述基于数字孪生的齿轮修形设计方法, 其特征在于: 所述步骤三
中, 构建齿轮动力传播数字 孪生模型Sθ的构建方法如下:
S1: 构建目标齿轮的三维模型, 获取目标齿轮的材 料属性和工作参数;
S2: 结合齿轮性能指标要求, 利用目标齿轮的三维模型进行多次有限元仿真, 每次仿真
均对网格划分方案进行随机调整, 并随机选取工作参数作为当次仿真的工况参数, 得到齿
轮仿真数据;
S3: 利用其中一次有限元仿真的齿轮仿真数据求解齿轮状态在时间上的差分增量dθ, 从
而构建齿轮动力传播数字 孪生模型Sθ;
S4: 将齿轮仿真数据随机多批次输入到所述齿轮动力传播数字孪生模型Sθ中进行前向
传播计算, 并与对应有限元仿 真过程的数据进行比较, 将 两者的差值作为损失; 通过随机梯
度优化器优化齿轮动力传播数字孪生模型Sθ的参数使损失降低至设定阈值以内, 得到最终
的齿轮动力传播数字 孪生模型Sθ。
3.根据权利要求2所述基于数字孪生的齿轮修形设计方法, 其特征在于: 所述步骤S1
中, 所述工作参数包括功率、 转速和负载的工作区间。
4.根据权利要求2所述基于数字孪生的齿轮修形设计方法, 其特征在于: 所述步骤S2
中, 齿轮仿真数据获取 方法如下:
21)保存每次仿真中每一个时间步节点i的节点位移ui、 节点速度vi、 节点加速度ai和节
点力fi, 并组合成节点状态向量xi;
22)将所有节点状态向量进行组合, 得到第k个仿真时间步的齿轮状态矩阵
进而得
到每次仿真所有时间步的过程数据为
其中K为总时间步数;
23)每次仿真最终得到的性能指标为P, P为一固定向量, 表征时间t0~tK中齿轮的各项
性能指标, 则第m次仿真得到的齿轮仿真数据为
所有M次仿真得到齿轮仿真数据权 利 要 求 书 1/3 页
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2集
5.根据权利要求4所述基于数字孪生的齿轮修形设计方法, 其特征在于: 所述步骤S3
中, 齿轮状态在时间上的差分增量的求 解方法为:
31)利用动力 信息编码网络将齿轮 每个节点i的状态向量xi编码至隐空间向量hi;
32)根据所有节点的隐空间向量hi在齿轮上的原 始坐标位置, 构建节点图G';
33)构建节点图G'的对称规范化拉普拉斯矩阵, 将图G'送入动力信息前向传播网络中,
模拟齿轮在复杂动力环境下的作用规 律, 输出GM;
34)利用动力信息解码网络得到当前时刻节点状态向量的微分表示
将节点状
态向量微分
叠加到上一时刻的节点状态矩阵
中, 并根据数字孪生体 的边界条件
更新节点状态 矩阵信息, 得到齿轮动力传播数字 孪生模型Sθ为:
其中,
表示齿轮数字模型在tk+1时刻的状态矩阵; Tmask和Fmask均为掩码算子, 且: Tmask
算子矩阵中所有处于边界条件点对应的系数均为0, 非边界条件节点对应的系数均为1;
为Tmask的二进制取反, Fmask算子表示齿轮受外 部工况设定约束导 致的变化 量。
6.根据权利要求5所述基于数字孪生的齿轮修形设计方法, 其特征在于: 所述步骤31)
中, 利用动力 信息编码网络将齿轮 每个节点i的状态向量xi编码至隐空间向量hi的方法为:
311)从目标齿轮的三维模型中随机采样节点, 从齿轮仿真数据集D'中选择出和当次工
况、 时间对应的齿轮状态矩阵
通过对
进行线性或高阶插值获取每个采样节点i的状
态向量xi;
312)将每一个状态向量xi均送入同一个共享的动力信息编码网络MLP, 并输 出隐空间向
量hi, 隐空间向量hi记录了采样节点 i在齿轮上的原 始坐标位置 。
7.根据权利要求5所述基于数字孪生的齿轮修形设计方法, 其特征在于: 所述步骤32)
中, 节点图G'的构建方法为:
321)根据目标齿轮的实际几何形状指定距离r, 对每一个节点i, 遍历以i为球心、 以r为
半径的三维球中的所有节点j, 若||pi‑pj||2<r(||·||2为2‑范数), 则创建节点i和节点j
的边, 表示为eij, eij的值为
其中, γ为系数; pi表示节点i的位置坐标向量; pj
表示节点j的位置坐标向量;
322)循环执 行步骤321), 直至遍历所有节点 i及其临近节点j, 构建得到节点图G'。
8.根据权利要求7所述基于数字孪生的齿轮修形设计方法, 其特征在于: 所述步骤33)
中, 节点图G'的对称规范化拉普拉斯矩阵的构建方法为:
331)通过eij构建节点图G'的邻接矩阵A, 邻接矩阵A为N ×N的方阵, 方阵元素表征两对
应节点的空间度量关系, 若两节点i,j相邻, 则aij=eij, 否则aij=0, aij为邻接矩阵元素, 即
aij∈A;
332)构建节点图G'的对称规范化拉普拉斯矩阵Lsys, 计算公式为:
Lsys=D‑1/2LD‑1/2
其中, D为图G'的度矩阵, L 为图G'的拉普拉斯矩阵;
拉普拉斯矩阵可由邻接矩阵求得: L =D‑A。权 利 要 求 书 2/3 页
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专利 基于数字孪生的齿轮修形设计方法
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