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刮板輸送機用大功率行星齒輪減速器工況條件分析

目前刮板輸送機配套的減速器功率已達到 3 000 kW，而刮板輸送機槽寬只有 1 400 mm，與配套 1 600 kW 減速器的刮板輸送機槽寬一樣，配置鏈條只從原來的 φ52 mm 增加到 φ60 mm。為保證機頭、機尾處采煤機截煤的量，機頭、機尾中心高不足 100 mm，3 000 kW 減速器的高度相對 1 600 kW 增加只有 100 mm 左右，減速器安裝空間非常小，要求結構非常緊湊，散熱困難，主要通過內置冷卻水循環冷卻。

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減速器輸入軸額定工作轉速 1 500 r/min，功率達到 2 000 kW 時，輸入軸無論采用哪種軸承支撐結構，軸承內徑都已達到 φ200 mm 以上，軸承工作轉速已經接近極限轉速。在設計 3 000 kW 減速器時，按已有的設計方法，軸承選更大規格，承載能力可以滿足而轉速達不到，軸承規格不增大，轉速滿足要求而承載能力不足，因此已有的設計方法已經不再適用。

設計 3 000 kW 行星齒輪減速器確定各級參數時，首先應解決輸入軸軸承承載能力和轉速之間的矛盾。

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在PSO 算法中，除了權重系數之外，學習因子對 PSO 算法的性能同樣也具有重要的影響。對于 PSO 算法，在算法初期較大的c1 和較小的c2，能使其具有更好的全局搜索能力，可較大范圍的尋找解；在算法后期較大的 c2 和較小的c1，能使其具有更好的局部搜索能力。因此，為了提高綜合 PSO 算法的全局搜索能力和局部搜索能力，本文采用非線性變化方法對學習因子進行改進，具體如式(6)所示：　　式中，Tmax為迭代數，t為當前迭代數。

通過式(6)可以發現，隨著迭代數t的增加，使得在算法初期具有較大的c1 和較小的c2，在算法后期具有較大的c2 和較小的c1。因此，綜合了PSO算法的全局搜索能力和局部搜索能力，提高了算法的運行效率。

改進 PSO算法的流程：

Step1：設置 PSO 算法的相關參數(種群大小、迭代數，隨機權重平局值的值和小值，隨機權重方差)，隨機初始化種群中各粒子的位置和速度；

Step2：計算各個粒子的適應度值，保存各個粒子的當前位置和適應值，并比較所有的粒子的適應值，將的賦值于Pg；

Step3：利用式(4)更新粒子的速度和位置；

Step4：利用式(5)和式(6)更新權重和學習因子；

Step5：將各個粒子的適應值和好的位置進行比較，如果粒子的適應值較好，則將其視為當前的好位置，并且將當前的Pi 和Pg 進行更新；

Step6：判斷是否滿足算法停止條件。若滿足，算法停止，輸出終結果；否則算法跳轉至Step2。

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二次精刮可以分為以下幾種：精刮片：精刮片是將一次精刮后的材料再次進行精刮處理，以提高材料的平整度和表面質量。精刮片可以用于制造各種精密機械零件、光學鏡片、電子元件等。精刮條：精刮條是將一次精刮后的材料切割成一定長度的條狀，再進行二次精刮處理。精刮條可以用于制造各種精密機械零件、光學鏡片、電子元件等。精刮絲：精刮絲是將一次精刮后的材料切割成一定長度的絲狀，再進行二次精刮處理。精刮絲可以用于制造各種精密機械零件、光學鏡片、電子元件等。精刮棒：精刮棒是將一次精刮后的材料切割成一定長度的棒狀，再進行二次精刮處理。精刮棒可以用于制造各種精密機械零件、光學鏡片、電子元件等。