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后續計算結果不再列出，有興趣可以自己嘗試下各種修形方案相組合。下載地址：Romax培訓—齒輪的修形

在本項目中，Romax 發揮其軸承能力優勢，能夠定量評估諸多復雜運行條件下的效果、軸承的可靠性和可行性等。例如，偏置行星架錯位量對軸承損傷度的影響等。依據分析結果，項目團隊進行系統工程決策并執行，之后還對系統建立了創新性的動力學模型，分析偏置行星架運動對模態振型、共振帶的影響。未來，在此領域還會進行更多工作，進一步優化軸承選型和軸承性能等。

您可以透過點擊：設置(Setup)選項卡>編輯器群組(Editors Group)(設置選項卡)>非序列元件編輯器(Non-Sequential Component Editor)>非序列幾何物件(Non-Sequential Geometry Objects)打開説明檔，瞭解更多關於這些陣列及其規格的資訊。

ODYSSEE機器學習模型搭建工作流程PART.03案例一：齒輪微觀修形設計與優化齒輪微觀修形在提升齒輪疲勞壽命、降低振動噪聲等方面均有重要的應用價值。通過Romax軟件的高級LTCA分析功能可以查看調整齒輪微觀修形后的齒面接觸狀態，從而得到齒面載荷分布、實際重合度、傳動誤差等關鍵數據。本案例以某電驅動齒輪箱為例，研究在不同的齒輪微觀修形下齒輪應力情況。

其中對于齒輪嚙合摩擦模型考慮微觀修形、軸承摩擦模型包含Palmgren/ISO 14179/SKF/及Romax摩擦模型。

2 列出了一些未使用的輸入，以便該模型的輸入表結構與 OpticStudio 中內置的高斯腰模型的結構相匹配。如 Bandres 和 Gutiérrez-Vega 的論文中所述，構建 Ince-Gaussian 模式光束輪廓的一個重要部分是解決給定輸入集的特徵值問題。這個特徵值問題是在 Ince-Gaussian DLL 內部使用 CLAPACK 庫中提供的子程序解決的。

支持新能源傳動系統 隨著電動化和混合動力技術的發展，Romax Nexus增加了對電驅動系統（如電機-減速器一體化設計）的仿真支持，幫助工程師優化電驅傳動系統的效率、熱管理和耐久性。 Romax Nexus的主要作用 1. 提升傳動系統性能 通過仿真分析，工程師可以優化齒輪微觀修形、軸承布置和軸系剛度，從而提高傳動效率、降低噪聲并延長使用壽命。

GearAT：通過測量數據定義圓柱齒輪的齒形。使用測試數據定義圓柱齒輪齒形3. GearAT：通過測量數據定義漸開線花鍵形狀。 使用測試數據定義漸開線花鍵齒形4. Romax導入到Adams功能提升。

采用先進的實驗設計（DoE）方法，考慮公差帶波動對行星輪系可靠性的影響 考慮齒輪微觀修形公差、產品系統公差條件下的一級行星輪系Kr分析與應用 – 創新方法 10

盡管法雷奧相信該解決方案會起作用，但第一種設計的性能遠未達到預期效果——“我們觀察到了意外的行為，主要是由于皮帶的剛度，因此我們決定快速評估一些不同的解決方案，與供應商密切合作，以確保我們所仿真的是可制造的。” 由于法雷奧沒有模擬皮帶傳動的經驗，他們向Romax的專業團隊求助。Romax專業團隊優化了模型，檢查了結果，對系統進行了NVH分析，并對法雷奧進行了培訓。

齒輪修形可以極大地提高傳動精度，并增加齒輪強度。廣義上的齒輪修形有許多類別（齒端修形、齒頂修形、齒根修形、變位、修改壓力角），本文將分享答主在精密傳動設計中，關于齒輪修形的心得。

要了解有關如何在 OpticStudio 中應用該理論、如何設置序列和非序列系統以及下載範例系統的更多信息，您可以在此處取得本知識庫文章的全部內容。Ansys Zemax國內可靠代理商　　光研科技南京有限公司是國內可靠的光學軟件和儀器光電供應商，提供企業定制化上門培訓服務，承接各類光學設計項目，并有一系列自主編寫出版的光學設計書籍。

Romax Enduro中使用ISO/TS 6336-4:2019標準中的方法A進行計算，齒輪微觀接觸分析的結果作為TFF計算的輸入。

1.3 參數化 DOE 矢高 -> 利用 FFT/Huygens PSF 光線追跡除了使用相位輪廓來表示DOE之外，還可以直接在序列模式下對詳細的矢高進行建模，並使用傳統的光線追跡引擎設計DOE並進行FFT和Huygens PSF之類的分析。此方法僅在DOE的特徵尺寸不太接近波長尺度（矢量繞射效果很強）時才有效。因此，該方法不適用於超穎透鏡。

根據齒輪臺架斑點試驗結果進行齒輪微觀修形： （1）一級減速主動齒輪齒頂修緣6-20μm；輸入主動齒輪螺旋角修形由12±5μm到17±5μm；正驅面螺旋角修形-15~-5μm； （2）主減齒輪副齒寬+2mm，螺旋角修形-15~-5μm； （3）主減齒輪副主動齒輪齒廓齒向修形10-20μm；主動齒輪齒廓修形-5~0μm； （4）輸入軸向間隙0~0.39mm優化為0~0.1mm

結合動力學計算的結果，基于CAMEO內部智能優化算法，建立相應的優化模型，圖12a為不同變參下分析結果的相關性圖，從圖中可知，隨著齒向鼓型修形以及螺旋角修形變化，其響應值置信區間均較窄，說明優化模型預測的結果相對準確。結合圖12b計算case對應30階與60階諧次下峰值與預測模型性關系，無論模型質量還有吻合度均達到Very Good的水平。

齒輪修形 利用傳動系統分析軟件對齒輪進行修形[4,5]，經過多次分析，1擋齒輪修行量為齒向鼓形量2μm、齒向斜度6μm、漸開線鼓形量3μm、漸開線斜度0μm；2擋齒輪修行量為齒向鼓形量1.5μm、齒向斜度2μm、漸開線鼓形量4μm、漸開線斜度0μm；主減齒輪修形量為齒向鼓形量2μm、齒向斜度12μm、漸開線鼓形量4μm、漸開線斜度‐2μm。