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刮板输送机用大功率行星齿轮减速器工况条件分析
目前刮板输送机配套的减速器功率已达到 3 000 kW，而刮板输送机槽宽只有 1 400 mm，与配套 1 600 kW 减速器的刮板输送机槽宽一样，配置链条只从原来的 φ52 mm 增加到 φ60 mm。为保证机头、机尾处采煤机截煤的量，机头、机尾中心高不足 100 mm，3 000 kW 减速器的高度相对 1 600 kW 增加只有 100 mm 左右，减速器安装空间非常小，要求结构非常紧凑，散热困难，主要通过内置冷却水循环冷却。
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减速器输入轴额定工作转速 1 500 r/min，功率达到 2 000 kW 时，输入轴无论采用哪种轴承支撑结构，轴承内径都已达到 φ200 mm 以上，轴承工作转速已经接近极限转速。在设计 3 000 kW 减速器时，按已有的设计方法，轴承选更大规格，承载能力可以满足而转速达不到，轴承规格不增大，转速满足要求而承载能力不足，因此已有的设计方法已经不再适用。
设计 3 000 kW 行星齿轮减速器确定各级参数时，首先应解决输入轴轴承承载能力和转速之间的矛盾。
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在PSO 算法中，除了权重系数之外，学习因子对 PSO 算法的性能同样也具有重要的影响。对于 PSO 算法，在算法初期较大的c1 和较小的c2，能使其具有更好的全局搜索能力，可较大范围的寻找解；在算法后期较大的 c2 和较小的c1，能使其具有更好的局部搜索能力。因此，为了提高综合 PSO 算法的全局搜索能力和局部搜索能力，本文采用非线性变化方法对学习因子进行改进，具体如式(6)所示： 式中，Tmax为迭代数，t为当前迭代数。
通过式(6)可以发现，随着迭代数t的增加，使得在算法初期具有较大的c1 和较小的c2，在算法后期具有较大的c2 和较小的c1。因此，综合了PSO算法的全局搜索能力和局部搜索能力，提高了算法的运行效率。
改进 PSO算法的流程：
Step1：设置 PSO 算法的相关参数(种群大小、迭代数，随机权重平局值的值和小值，随机权重方差)，随机初始化种群中各粒子的位置和速度；
Step2：计算各个粒子的适应度值，保存各个粒子的当前位置和适应值，并比较所有的粒子的适应值，将的赋值于Pg；
Step3：利用式(4)更新粒子的速度和位置；
Step4：利用式(5)和式(6)更新权重和学习因子；
Step5：将各个粒子的适应值和好的位置进行比较，如果粒子的适应值较好，则将其视为当前的好位置，并且将当前的Pi 和Pg 进行更新；
Step6：判断是否满足算法停止条件。若满足，算法停止，输出终结果；否则算法跳转至Step2。
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二次精刮的分类二次精刮可以分为以下几种：精刮片：精刮片是将一次精刮后的材料再次进行精刮处理，以提高材料的平整度和表面质量。精刮片可以用于制造各种精密机械零件、光学镜片、电子元件等。精刮条：精刮条是将一次精刮后的材料切割成一定长度的条状，再进行二次精刮处理。精刮条可以用于制造各种精密机械零件、光学镜片、电子元件等。精刮丝：精刮丝是将一次精刮后的材料切割成一定长度的丝状，再进行二次精刮处理。精刮丝可以用于制造各种精密机械零件、光学镜片、电子元件等。精刮棒：精刮棒是将一次精刮后的材料切割成一定长度的棒状，再进行二次精刮处理。精刮棒可以用于制造各种精密机械零件、光学镜片、电子元件等。