Abstract
Nella produzione in serie dei riduttori ad ingranaggi, la maggior parte dei sistemi viene solitamente testata in a fine linea, ovvero dopo l'assemblaggio. Tra le altre cose, durante tali test viene controllata l’emissione acustica. Un’eccessiva emissione acustica può essere dettata da una sfortunata combinazione delle deviazioni di profilo dovute alla produzione di due ingranaggi che ingranino tra loro. Se un riduttore mostra tale sintomatologia, deve necessariamente essere smontato. Il che richiede manodopera e costi. Per ridurre il numero di riduttori che evidenzino problemi acustici una volta messi in esercizio, il loro comportamento acustico può essere simulato a monte dell’assemblaggio. La simulazione prende in considerazione le deviazioni di produzione dei singoli ingranaggi. Ciò consente di rilevare le combinazioni di deviazioni più sfavorevoli. Tipicamente la modellazione del sistema per la simulazione del suo comportamento NVH avviene utilizzando modelli multi-body elastici. Questo tipo di modellazione permette di stimare il comportamento vibro-acustico nel dominio del tempo in presenza di ingranamenti non armoniosi. La sfida principale nell'utilizzo di questo tipo di approccio è da individuarsi nell'enorme quantità di tempo di calcolo necessaria per produrre risultati adeguati. Ecco perché risulta fondamentale un metodo computazionalmente più efficiente per la previsione del comportamento acustico degli ingranaggi rispetto ai modelli di simulazione attualmente utilizzati nella pratica industriale. Allo stato attuale delle cose, infatti, la simulazione non può essere eseguita in parallelo alla produzione del riduttore. Per velocizzare il calcolo, la dimensione del problema (matematico) viene ridotta introducendo la superficie deviata generalizzando le topografie degli ingranaggi. Ciò consente di ridurre il numero di parametri di input necessari per la definizione di nuovo modello. Usando la superficie di deviazione generalizzata, le varianti all'interno di un determinato dominio di deviazione dal profilo teorico vengono utilizzate per allenare algoritmi avanzati basati sul concetto di rete neurale artificiale (ANN) capaci di riprodurre in modo accurato il comportamento del riduttore. La rete neurale, una volta calibrata (allenata) è in grado di prevedere il comportamento vibro-acustico del riduttore sulla base delle deviazioni topografiche degli ingranaggi che lo compongono in modo accurato e in tempo reale. La previsione viene verificata da un set di dati di test indipendente.