本人可以分享自己写的一些优化源代码 基于遗传算法的机械工程优化系列： 1.基于改进遗传算法的孔加工路径最短通路优化 2.基于遗传算法孔加工最短回路优化 3.考虑弹流润滑的斜齿轮传动多目标优化设计 4.考虑弹流润滑的直齿圆锥齿轮传动多目标优化 5.考虑重合度的直齿圆柱齿轮传动多目标优化 6.考虑重合度的斜齿轮传动多目标优化设计 7.基于改进遗传算法的压缩弹簧优化设计 8.基于改进遗传算法的拉伸弹簧优化设计 9.基于改进遗传算法的数控加工铣削参数优化 10.基于改进遗传算法的数控加工车削参数优化 11.基于改进遗传算法的数控加工钻削参数优化 12.基于改进遗传算法的V带传动多目标优化设计 还有更多优化算法等待大家，如有需要请发邮件到EEELab@163.com

NEWTON-RAPSION线接触 弹流润滑数值解法

考虑粗糙度的混合润滑.rar

弹流润滑问题的自适应高阶间断有限元解，吕宏强，，本文根据高阶间断有限元数值解的间断特点以及所采用的阶谱基函数的特性针对线接触弹流润滑问题的数值求解发展了两种简单且易实现

针对直齿齿轮副高速重载状态下润滑条件破坏等问题,运用弹流润滑理论,考虑实际齿轮啮合条件,根据直齿齿轮运转动态特性建立齿轮副模型,研究了润滑油膜特性变化规律,提出了一种新型的计算模型。分析结果表明:新计算模型相对传统模型能够较好模拟载荷波动,新模型预测接触区域与传统模型相比较小;新型齿轮副润滑油膜特性分析模型预测出的中心油膜厚度曲线和最小油膜厚度曲线整体较传统模型大且波动性较大。

为获得更接近实际情况的缸套-活塞环间的最小油膜厚度,在考虑表面粗糙度的前提下,联立平均Reynolds方程、膜厚方程、弹性变形方程和载荷平衡方程,建立缸套-活塞环的弹流润滑模型。给出了数值求解模型的步骤,并通过计算实例对弹流润滑模型和混合润滑模型计算的最小油膜厚度进行比较。结果表明,在上止点附近,最小油膜厚度较小(

这是流场的求解的方法，求解点接触弹流润滑的迭代子程序ITER中采用Jacobi迭代方法与线接触差别较大，具体过程如下： （1）迭代求解是沿着X轴（流速）方向进行的，当对该行的节点迭代完毕后，在Y轴方向前进一列； （2）由于Jacobi迭代时前后两个节点上分别加、减相同的压力增量，见式（4-6），因此，同一行的压力修正是相关联的。因此，每一行的压力修正不能单独完成，而是要把全行的压力增量作为相关联的未知量进行求解。在子程序ITER中，从标号20下两行到标号50的语句是用来建立这一联立方程的。由于该联立方程是三对角的，为了节约空间，方程的系数和右端等均放在缩减的矩阵A中。 （3）然后通过调用子程序TRA4，利用追赶法求解同一行上的所有压力增量。 （4）求解得到的压力增量放在D向量中回代，再对各节点的压力进行修正。