履带车辆侧减速器传动轴结构优化研究

张玉文

摘要：履带车辆的侧减速器传动轴结构和车辆的使用状况，使用寿命息息相关，结合传动轴结构进行优化可以有效增进传动轴的使用寿命，增强车辆履带的使用时长。本文将针对其优化措施展开论述，并提出相关的看法。

关键词：履带车辆;侧减速器传动轴;优化研究

履带车辆依靠底盘行走系统驱动的方式使得自身具备了强大的机动性能和越野能力，这使得履带车辆可以在各种恶劣的环境和道路上自由行动。可以说，底盘行走系统是履带车辆具备各类优良特性的根源，研究履带车辆的行走系统对加强履带车辆的效能、工作质量有巨大的帮助。侧减速器是底盘传动系统中一个非常重要的部分，它负责传动系统之中的主动轮转矩以及降低其转速的任务。研究如何优化减速器的传动结构，对于提高履带车辆的传动系统，加强履带车辆的机动性有很大的帮助。

履带车辆在行驶过程中的约束反力矩计算

我们评价一辆履带车辆的性能如何通常是看它越野机动性能，我们在判断履带车辆的行驶性能时，首先要了解其振动频率、行驶阻力还有挂钩牵引力等，如此我们才能了解到履带车辆在各种路面和不同挡速情况下的行驶性能，也就是说，我们需要计算履带车辆的行驶驱动力才能进一步展开对履带车辆的性能分析，行駛驱动力是指包括空气阻力、土壤压实阻力等一系列车辆行驶的总阻力，我们以P代表行使驱动力，而代表总阻力，那么即可得到公式：，而行驶驱动力是来自于车辆的动力装置输出的转矩，所以我们在计算行使驱动力时，至少需要计算这几个方面：总传动比、动力传递过程的总效率和动力装置输出的转矩，我们分别以iT代表总传动比，η代表动力传递总效率，代表输出转矩，即可得到公式，根据此公式以及路面情况对履带车辆的行驶阻力影响[1]，我们可以选取铺面路、砂石路、起伏路这三种最具代表性的路面特征进行计算，并给出参数。具体数值如表1所示：

根根据结算出的路面谱密度值，我们就可以使用傅立叶逆变换法来取得路面的不平度随机序列，并用MATLAB制作建模，然后在ATV中调用，并最终建立路面的模型。根据所得模型，我们可以对履带车辆在驾驶过程中的动力学特性仔细分析，按照路面状况，我们对履带车辆的虚拟建模按照2～6挡车速进行仿真实验，即可获得需要的行驶阻力矩数据，即表2所示的参数（无量纲处理）。

在之后，我们只需要将阻力矩的值代入模型中，就可以计算出履带车辆的传动轴转矩载荷谱，并根据荷谱了解到影响履带寿命的可能因素，给出优化方法。

传动轴在不同路面下的使用寿命解析

通过建立起传动系统的虚拟样机模型我们可以了解到，当路面的起伏度开始变化时，传动轴所受转矩也会变化，当路面升高，所受转矩就会增大，这点在铺面路和砂石路上体现得尤为明显，常用的传动轴弹性模量为E=2.0×1011Pa，泊松比为γ=0.266，密度ρ=7860kg/m3。我们按照这个常规参数对传动轴的轴承以及两端设置Interface点，然后用REB2刚性梁单元实现点与轴表面的节点连接，然后根据转动轮的疲劳循环数[2]，换算出传动轴的疲劳寿命，并在此基础上设计优化方案。

传动轴的优化方案解析

通过仿真实验，我们可以得到履带车辆的侧减速器传动轴的疲劳寿命数据，这样一来，我们就有了足够的技术途径去分析传动轴的结构优化方案，并对传统轴的部件进行调整，以实现结构优化。在仿真实验中我们可以看到，对传动轴的使用寿命影响最大的地方在于轴内径和外径之间的比，以及花键根部的应力集中。后者的尺寸和主动轮轴的尺寸关联，改变其中一个的尺寸就必须改变另一个部件的尺寸，但主动轮轴和履带车辆的行驶效能息息相关，因此不能随意改变，所以我们只能从传动轴的内径和外径之比入手。最适用的作法是通过改变履带车辆传动轴的内外径尺寸来实现质量的降低，从而延长传动轴的使用寿命，达到优化的目的[3]。我们可以通过ATV来对传动轴的内径及外径进行调试，而通过实验发现，减少外径或者内径都会对传动轴的质量和使用寿命造成很大的影响，相反，适当增加减速器传动轴的内径，有助于提高其质量，延长传动轴的使用寿命，对优化履带车辆的传动系统有很大的提升作用，基于这一点，我们在优化履带车辆的减速器传动轴时可以从内径入手，以增大内径的方式来实现优化其结构的设计目的。

结语

分析履带车辆的使用寿命及优化方案，我们就要计算其约束反力矩来得到车辆的变动载荷，因此在设计过程中我们要先计算力矩数据，并以此为基础展开仿真实验，然后就轴径变化对部件寿命展开进分析，从而了解到传动轴的合理设计模式及结构大小，并对此作出一定的调整，以优化减速器传动轴的结构。

参考文献

魏领军，刘海鸥，陈慧岩等.某履带车辆传动系统动态扭矩载荷谱分析及应用研究[J].合肥工业大学学报（自然科学版），2018.7：005.

徐宜，王敏，李建东等.履带车辆传动轴三工况动态扭矩实时测试[J].车辆与动力技术，2018.6：02.

朱昊，张豫南，张舒阳.电传动履带车辆分布式制动稳定控制研究[J].计算机仿真，2018.11：006.