介绍
我使用迷你 4WD 套件使用 Raspberry Pi 制作机器人汽车。
定制零件丰富且方便，因为它们在附近的商店很容易买到。
但是，由于Mini 4WD的速度非常快，因此在低速时很难控制速度。
因此，我使用 3D 打印机制作了自己的 6T 小齿轮，并尝试改变齿轮比。 
成型小齿轮的强度也存在问题，因此我们改进了形状。
在这里，我们将尝试使用 MATLAB 进行 FEM 结构分析。
使用 3D 打印机制作的 6T 小齿轮原型
迷你四驱传动比
通过组合反转齿轮和正齿轮可以改变传动比。
| 传动比 | 反向齿轮 | 正齿轮 |
|---|---|---|
| 3.5:1 | 浅蓝 | 黄色 |
| 3.7:1 | 绿 | 黄色 |
| 4:1 | 黑色的 | 乌苏卡 |
| 4.2:1 | 红色的 | 乌苏卡 |
| 5:1 | 蓝色的 | 苍黄 |
如果你使用标准的Mini 4WD 8T小齿轮，最慢的齿轮比是5:1，但如果你使用6T小齿轮，它会是5*(8/6):1 ≒ 6.7:1。
3D模型
在左侧的形状中，旋转过程中的负载有时会在凹槽之间破裂。
立体光刻 3D 打印
材质 可水洗树脂
原型小齿轮的旋转运动
使用 MATLAB 进行 6T 小齿轮结构分析
使用的工具
- MATLAB 2021A（MATLAB 主页）
- 偏微分方程工具箱
演示文件
查看我创建的实时脚本演示GitHub发布到
定义解析表
%Analysis Table
tmp = {
'Title' 'StlFile' 'YoungsModulus' 'PoissonsRatio' 'FixedFaceNo' 'LoadFaceNo' 'Preassure' ;
'Type1 Teeth' 'pinion_gear_6t_1.stl' 1e9 0.3 [70 69] [41 41] 1.5e7 ;
'Type2 Teeth' 'pinion_gear_6t_2.stl' 1e9 0.3 [105 77] [41 41] 1.5e7 ;
'Type1 Hole' 'pinion_gear_6t_1.stl' 1e9 0.3 [54] [53] 1e7 ;
'Type2 Hole' 'pinion_gear_6t_2.stl' 1e9 0.3 [54] [55] 1e7 ;
};
AnalysisTable = cell2table(tmp(2:end,:));
AnalysisTable.Properties.VariableNames = tmp(1,:);
AnalysisNo = [1:4]; %Analysis No
N=length(AnalysisNo);
Tbl = AnalysisTable(AnalysisNo,:)
分析模型创建
for i=1:N
model(i) = createpde('structural','static-solid');
importGeometry(model(i),Tbl.StlFile{i});
generateMesh(model(i));
end
在 3D 模型上显示人脸标签
[s,tbl_i]=unique(Tbl.StlFile);
for i=[tbl_i]'
figure;
pdegplot(model(i),'FaceLabels','on','FaceAlpha',0.5);
title(Tbl.Title(i));
view(30,30);
end
材料结构属性和载荷设置
for i=1:N
structuralProperties(model(i),'YoungsModulus',Tbl.YoungsModulus(i), ...
'PoissonsRatio',Tbl.PoissonsRatio(i));
structuralBC(model(i),'Face',Tbl.FixedFaceNo{i},'Constraint','fixed');
structuralBoundaryLoad (model(i),'Face',Tbl.LoadFaceNo{i},'Pressure',Tbl.Preassure(i));
end
运行分析
for i=1:N
result(i) = solve(model(i));
end
绘制组件位移
figure;
PlotCol=2;
for i=1:N
subplot(ceil(N/PlotCol),PlotCol,i);
pdeplot3D(model(i),'ColorMapData',result(i).Displacement.ux);
title([Tbl.Title(i) " X-displacement"]);
colormap('jet');
caxis([0 1e-4]);
end
绘制组件应力
figure;
for i=1:N
subplot(ceil(N/PlotCol),PlotCol,i);
pdeplot3D(model(i),'ColorMapData',result(i).VonMisesStress);
title([Tbl.Title(i) " Stress"]);
colormap('jet');
caxis([0 5e7]);
end
参考信息
最后
AutoDesk Fusion360等可用于业余目的的CAD也具有CAE分析功能。 MATLAB 脚本似乎具有可以同时分析各种模式的优势。
原创声明：本文系作者授权爱码网发表，未经许可，不得转载;
原文地址：https://www.likecs.com/show-308626084.html
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