Romax软件技术文档

1. 核心功能概述

Romax是一款专业的多学科工程软件，专注于机械传动系统的设计、仿真与优化。其核心功能覆盖从概念设计到详细分析的完整流程，支持齿轮箱、轴承、轴系等关键组件的建模与性能评估。通过集成有限元分析（FEA）、多体动力学和系统级仿真，Romax能够精确预测传动系统的动态行为、耐久性及效率。

关键功能模块：

  • 参数化建模：支持快速构建齿轮箱、行星齿轮系统等复杂结构的参数化模型，并支持通过REXS文件格式与其他CAD软件无缝对接。
  • 多目标优化：结合遗传算法等优化策略，对齿轮齿形、轴承接触角等参数进行自动调整，以平衡性能、成本与可靠性。
  • NVH（噪声、振动与声振粗糙度）分析：通过仿真识别潜在振动源，优化齿轮啮合与轴承刚度配置，降低系统噪声。

    • 2. 行业应用领域

    Romax广泛应用于高精度传动系统设计需求显著的行业，其典型应用场景包括：

    2.1 汽车工业

  • 变速箱设计：优化齿轮比与行星轮布局，提升传动效率与换挡平顺性。
  • 电动驱动系统：分析电机与减速器的动态耦合效应，减少电磁噪声对NVH性能的影响。

    • 2.2 新能源领域

  • 风力发电机组：评估齿轮箱在极端载荷下的疲劳寿命，优化行星齿轮承载分布以延长使用寿命。
  • 轨道交通：针对高铁齿轮箱的高转速工况，进行热-机耦合分析，预防因温升导致的材料失效。

    • 2.3 工业设备

  • 重型机械：通过箱体有限元分析（如Romax-FE1模块），优化箱体刚度与减振性能，降低结构共振风险。

    • 3. 软件使用说明

    Romax软件在机械传动系统设计与动力学仿真中的高效解决方案

    3.1 界面与导航

    Romax采用分层的界面设计，主要功能模块包括：

  • 工作表（Worksheet）：用于输入齿轮几何参数、材料属性等基础数据。
  • 三维设计窗口：实时展示传动系统的三维模型，支持动态旋转与剖面视图。
  • 分析面板：集成静态分析、动态响应计算及优化工具，用户可通过拖拽方式快速配置仿真流程。

    • 3.2 建模流程示例（以斜齿轮优化为例）

    1. 模型建立：

  • 输入齿轮模数、齿数、压力角等参数，生成初始几何模型。
  • 导入有限元网格文件（如FE2 Carrier Mesh.DAT），定义箱体与轴承连接节点。

    • 2. 载荷与边界条件：

  • 设置输入扭矩（如291.5 W）、转速（4400 rpm）及工况谱，模拟实际运行环境。
  • 定义轴承刚度矩阵与接触角，确保模型反映真实力传递路径。

    • 3. 仿真与优化：

  • 运行传动误差分析，识别齿面载荷分布不均问题（图2、图3）。
  • 采用参数化修形技术，调整齿廓微凸度与螺旋角，使最大单位长度载荷从489.055 N/mm降至优化后的安全阈值。

    • 4. 配置要求与兼容性

    4.1 硬件配置

  • 基础配置：Intel i5及以上处理器，16GB内存，独立显卡（NVIDIA Quadro系列推荐）。
  • 高性能计算需求：针对大型模型（如风电齿轮箱），建议使用多核至强处理器与64GB以上内存。

    • 4.2 软件依赖

  • 操作系统：Windows 10/11（64位），需安装.NET Framework 4.8及以上版本。
  • 第三方工具集成：
  • CAD兼容性：支持SolidWorks、CATIA等主流软件的几何模型导入（STEP/IGES格式）。
  • 协同仿真：通过Adams接口实现多体动力学联合仿真，分析复杂工况下的系统响应。

    • 4.3 模块化扩展

  • 高级分析模块：
  • Romax Concept：快速原型设计工具，内置齿轮比优化器与成本计算器，支持早期方案迭代。
  • Romax Enduro：专注于耐久性分析，预测齿轮与轴承的疲劳寿命，并提供修复建议。

    • 5. 最佳实践与注意事项

    5.1 数据准确性验证

  • 模型校验：在仿真前需检查网格质量（如雅可比系数＞0.7），避免因网格畸变导致结果失真。
  • 实验对标：建议通过台架试验验证仿真结果（如传动误差曲线与实测数据对比），误差需控制在5%以内。

    • 5.2 文档与版本管理

  • 版本控制：使用Git或SVN管理设计文档，记录每次修改的优化目标与参数变更。
  • 知识沉淀：建立企业级模板库（如Romax-B5轴承分析模板），标准化设计流程并缩短新员工培训周期。

    • 6. 与展望

    Romax通过其高度集成的分析工具与行业定制化模块，已成为传动系统设计的标杆软件。未来，随着智能制造与数字孪生技术的发展，Romax有望进一步融合AI驱动的自动化优化算法，实现从“仿真验证”到“自主设计”的跨越。