TỐI ƯU HÓA ĐA MỤC TIÊU HỘP SỐ BÁNH RĂNG TRỤ HAI CẤP VỚI CẤP CHẬM PHÂN ĐÔI SỬ DỤNG NSGA-II VÀ MARCOS: GIẢM THIỂU DIỆN TÍCH VÀ TỐI ĐA HÓA HIỆU SUẤT

Tóm tắt

Bài báo này trình bày một khung tối ưu hóa đa mục tiêu lai kết hợp thuật toán di truyền phân loại không trội II (NSGA-II) với phương pháp dựa trên điểm tham chiếu đa thuộc tính (MARCOS) để thiết kế hộp số bánh răng cấp chậm phân đôi. Mục tiêu tối ưu hóa là đồng thời giảm thiểu diện tích đáy của hộp số, và tối đa hóa hiệu suất truyền động, đây là những mục tiêu mâu thuẫn nhau trong thiết kế kỹ thuật thực tế. Một mô hình tham số toàn diện được phát triển để biểu diễn cấu trúc hình học, các ràng buộc vận hành và đặc tính hiệu suất của hộp số. Thuật toán NSGA-II được sử dụng nhằm xác định một tập hợp các giải pháp tối ưu Pareto trên một phạm vi rộng của các tỷ số truyền. Sau đó, phương pháp MARCOS được áp dụng như một công cụ ra quyết định để xếp hạng các giải pháp này và xác định thiết kế phù hợp nhất dựa trên độ gần tương đối của chúng với phương án lý tưởng. Kết quả cho thấy khung đề xuất xác định hiệu quả các cấu hình hộp số tối ưu đạt được sự cân bằng thuận lợi giữa tính nhỏ gọn và hiệu suất. Đặc biệt, phương pháp này tỏ ra rất hiệu quả đối với các ứng dụng có không gian lắp đặt hạn chế và yêu cầu hiệu suất nghiêm ngặt. Do đó, sự kết hợp giữa NSGA-II và MARCOS cung cấp một phương pháp hỗ trợ quyết định mạnh mẽ và thiết thực cho việc thiết kế tối ưu các hệ thống truyền động bánh răng tiên tiến.

Title

MULTI-OBJECTIVE OPTIMIZATION OF A TWO-STAGE HELICAL GEARBOX WITH A SPLIT SLOW STAGE USING NSGA-II AND MARCOS: MINIMIZING FOOTPRINT AND MAXIMIZING EFFICIENCY

Abstract

This study presents a hybrid multi-objective optimization framework that combines the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) with the Multi-Attributive Reference Point- Based Approach (MARCOS) for the design of a two-stage helical gearbox incorporating a split slow stage. The optimization aims to simultaneously minimize the gearbox footprint, defined as the base area of the housing, and maximize transmission efficiency, which are inherently conflicting objectives in practical engineering design. A comprehensive parametric model is developed to represent the geometric configuration, operational constraints, and performance characteristics of the gearbox system. The NSGA-II algorithm is employed to obtain a diverse set of Pareto-optimal solutions over a wide range of transmission ratios. Subsequently, the MARCOS method is applied as a decision-making tool to rank these solutions and determine the most suitable design based on their relative closeness to the ideal alternative. The results indicate that the proposed framework effectively identifies optimal gearbox configurations that achieve a favorable balance between compactness and efficiency. In particular, the approach proves highly effective for applications with limited installation space and stringent performance requirements. Therefore, the integration of NSGA-II and MARCOS provides a robust and practical decision-support methodology for the optimal design of advanced gear transmission systems.