基于遗传算法的低频标准振动台簧片式回复结构优化

为有效提高低频标准振动台簧片式回复结构的柔性导向性能及高频工作稳定性,分析了簧片式电磁振动台工作原理及其机电耦合简化模型,并通过Ansys模态和谐响应分析,得到不同尺寸组合回复簧片结构对振动台模态频率及输出特性的影响规律,结果表明:水平及侧簧片的宽度及厚度尺寸为主要影响因素。基于多目标遗传算法,迭代分析得到满足振动台输出特性要求的水平及侧簧片尺寸最优解,将回复簧片的第2阶扭曲模态频率提升到442.05Hz,相比最低值提高近一倍,有效扩展了振动台的稳定工作频率范围。     

三轴标准振动台簧片解耦结构遗传算法多参数优化设计

针对三轴标准振动台簧片解耦结构低固有频率及非线性特性导致的工作频率范围受限及输出振动波形严重失真等问题,首先基于确定的解耦结构关键参数及简化组合,通过Ansys模态和瞬态动力学分析,得到相应参数变化时三轴标准振动台的固有频率和输出波形失真特性。进一步,采用多元非线性回归法建立准确表征固有频率、失真度与关键结构参数间非线性变化关系的回归方程,并基于NSGA-II遗传算法对簧片解耦结构进行多参数优化,求解得到前3阶固有频率、弯曲振型固有频率最大可分别提升123.95%、166.85%及失真度最大可降低36.83%的最佳簧片结构参数。最后,实验测试表明最优簧片解耦结构对应的三轴标准振动台在固有频率及输出波形失真度两方面性能均得到提升,验证了簧片解耦结构遗传算法多参数优化设计的有效性,为其他多维柔性结构优化设计提供了参考。     

基于最近邻均匀设计神经网络逆模型的电磁标准振动台谐波控制方法研究

针对低频电磁标准振动台输出振动受刚度非线性影响而产生严重谐波失真问题,首先基于非线性特性幂级数等效原理,分析了输出振动的加速度失真特性。然后,为克服振动台逆模型辨识样本传统均匀采样法存在的效率低及精度差等问题,提出了最近邻均匀设计输入输出样本提取方法,由均匀设计法在传统采样点中选择小样本数据集,再依据近邻法将不能准确辨识的其他样本点加入数据集,构成最优训练样本集。进一步,辨识得到待控制振动台的神经网络逆模型,将其与原振动台模型串联后构建了谐波失真开环控制系统。最后,仿真及实验分析表明,神经网络控制可将整个工作频段内不同位移幅值振动加速度失真控制在标准要求的2%以内,而提出的最近邻均匀设计样本优化神经网络控制具有更优的谐波失真抑制效果。     

低频电磁振动台非均匀气隙磁场优化设计

针对大行程低频电磁振动台气隙磁感应强度参数非线性导致振动激励信号产生失真的问题,在电磁振动台机电耦合模型分析基础上,采用电路等效原理建立大行程磁路简化数学模型,并基于Ansys Maxwell软件对气隙磁感应强度的非均匀分布特性进行仿真分析。基于连续混合整数非线性规划算法,分别仿真分析不同内磁轭母线轮廓及端面结构非线性参数对应的气隙磁感应强度分布特性,得到具有最小不均匀度的变气隙及变截面磁路最优解。仿真结果表明:变气隙和变截面结构分别将优化前25.95%的不均匀度降低到7.09%和2.70%,变截面结构具有更好的优化效果。设计的优化磁路结构可有效改善大行程低频电磁振动台气隙磁感应强度的非线性,降低输出振动信号的失真度,提高低频振动校准精度。