人字齿轮齿根应力分布预测方法

王聪; 冷晟; 蒋增华; 陈富星; 陆凤霞

doi:10.16579/j.issn.1001.9669.2026.04.003

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人字齿轮齿根应力分布预测方法

·实验研究·测试技术· | 更新时间：2026-04-15

- 人字齿轮齿根应力分布预测方法
- Prediction method of root stress distribution in herringbone gears
- 机械强度 2026年48卷第4期页码：22-29
- 作者机构：
  
  1.南京航空航天大学机电学院，南京 210016
  2.中国航发湖南动力机械研究所，株洲 412002
- 作者简介：
  
  王聪，男，2000年生，河南濮阳人，硕士；主要研究方向为齿轮箱应力及振动响应预测；E-mail：ccwang@nuaa.edu.cn。
- 基金信息：
  
  直升机传动技术国家级重点实验室基金项目(HTL-0-21G13)
- DOI：10.16579/j.issn.1001.9669.2026.04.003
  中图分类号： TH132.41
- 收稿：2024-09-27，
  
  修回：2024-10-08，
  
  纸质出版：2026-04-15
- 稿件说明：
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王聪，冷晟，蒋增华，等. 人字齿轮齿根应力分布预测方法［J］. 机械强度，2026，48（4）：22-29.

WANG Cong，LENG Sheng，JIANG Zenghua，et al. Prediction method of root stress distribution in herringbone gears［J］. Journal of Mechanical Strength，2026，48（4）：22-29.
王聪，冷晟，蒋增华，等. 人字齿轮齿根应力分布预测方法［J］. 机械强度，2026，48（4）：22-29. DOI： 10.16579/j.issn.1001.9669.2026.04.003.

WANG Cong，LENG Sheng，JIANG Zenghua，et al. Prediction method of root stress distribution in herringbone gears［J］. Journal of Mechanical Strength，2026，48（4）：22-29. DOI： 10.16579/j.issn.1001.9669.2026.04.003.

摘要

目的

为实现变工况条件下人字齿轮齿根应力分布的快速预测，解决有限元法求解时间成本高的问题，构建一种基于反向传播（Back Propagation

BP）神经网络的齿根应力分布预测模型。

方法

首先，以某型人字齿轮副为研究对象，依据20组不同转速与负载转矩工况开展有限元仿真，获取齿根区域应力分布数据；其次，开展齿根应力测试试验，将仿真结果与试验结果对比，验证有限元模型的有效性；然后，采用应力分区域预测方法，将齿根区域划分为3个子区域分别构建BP神经网络模型，并融合形成全局预测模型；最后，选取1组训练样本之外的工况，通过有限元仿真与模型预测分别获取齿根应力分布及最大值，对预测效果进行验证。

结果

结果表明，模型预测的齿根应力分布规律与有限元仿真结果高度一致，齿根弯曲应力最大值的预测误差为4.6%，预测均方误差为3.017 MPa，证明了该预测模型的有效性。研究可为变工况下人字齿轮齿根应力的快速评估提供参考。

Abstract

Objective

To achieve rapid prediction of the root stress distribution in herringbone gears under variable operating conditions and address the high computational cost of the finite element method

a prediction model for root stress distribution based on a BP neural network was constructed.

Methods

Firstly

finite element simulations were conducted on a herringbone gear pair under 20 sets of operating conditions with varying rotational speeds and load torques to obtain stress distribution data in the tooth root region. Secondly

tooth root stress tests were performed

and the simulation results were compared with the experimental data to verify the validity of the finite element model. Then

a stress subregional prediction method was adopted

in which the tooth root region was divided into three subregions

and BP neural network models were independently constructed and subsequently integrated to form a global prediction model. Finally

a set of operating conditions outside the training samples was selected

and both the finite element simulation and the proposed model were employed to obtain the root stress distribution and its maximum value

thereby validating the predictive performance.

Results

The results indicate that the root stress distribution predicted by the model is highly consistent with that obtained from finite element simulations. The prediction error for the maximum tooth root bending stress is 4.6%

and the mean squared error of the prediction is 3.017 MPa

demonstrating the effectiveness of the proposed model. This study provides a reference for the rapid evaluation of tooth root stress in herringbone gears under variable operating conditions.

关键词

Keywords

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