基于遗传算法和神经网络算法的吊车结构优化设计与实现

论文综合利用BP神经网络、遗传算法有限元法以及正交试验法对吊车结构系统进行优化研究。利用遗传算法和BP神经网络建立复杂结构系统动态优化的计算模型,该模型可代替系统原来的有限元模型。首先对吊车起重机结构系统进行模态分析及谐响应动力学分析,找出对结构动态特性影响最大的模态频率,再利用灵敏度分析,确定对动态特性较敏感的设计变量作为神经网络的输入变量,并利用正交试验法确定神经网络训练样本,用有限元模型计算出样本点数据,建立反映结构振动特性的人工神经网络模型,最后利用遗传算法对所建立的神经网络模型寻优,得到使结构动态性能最优的设计参数。     

基于神经网络和遗传算法的集装箱龙门起重机结构系统优化研究

论文综合利用有限元方法、正交试验法、人工神经网络以及遗传算法对龙门起重机结构系统进行优化研究。首先利用有限元模型对结构进行灵敏度分析,确定对结构系统特性敏感的设计变量作为神经网络的输入变量。然后利用正交试验法确定神经网络训练样本,并利用有限元模型计算出样本数据,建立人工神经网络模型。最后利用遗传算法对所建立的神经网络模型寻优。     

基于遗传算法和BP神经网络的花盘结构优化设计

综合利用有限元法、正交试验法、BP神经网络以及遗传算法对大重型数控转台的花盘结构系统进行优化研究。首先对花盘结构系统进行谐响应动力学分析,找出对结构动态特性影响最大的模态频率,并确定BP神经网络的输入变量,然后利用正交试验法和有限元分析法确定出BP神经网络样本点数据,建立反映花盘结构特性的BP神经网络模型,最后利用遗传算法对建立的BP神经网络优化。仿真结果表明,花盘第一阶固有频率提高15.5%,其自重降低9.8%。     

应用有限元分析系统计算车床主轴的动态特性

机床动态特性是影响机床性能的重要因素,是在机床设计时必须要考虑的问题,模态分析主要用于确定结构或机器部件的振动特性。建立主轴的三维有限元模型,利用大型有限元分析软件AN SY S,对主轴部件进行了模态分析,得出了主轴前五阶固有频率和振型。了解主轴部件的各阶振动模态的特点,对于我们研究主轴部件的动态特性是十分必要的,有利于机床主轴系统的整体设计及其制造。     

跨座式单轨车辆转向架构架模态分析

以跨座式单轨车辆转向架构架为研究对象,建立了构架的几何模型和有限元模型。介绍了构架结构模型的建模技巧、建模过程、建模单元特性以及有限元模型的创建技巧。根据模态分析的理论基础对构架的有限元模型进行了自由模态分析,通过计算得出了构架前16阶模态的固有振动频率和振型模态,确定了构架结构的动态特性,指出构架中振动的薄弱环节。为构架动态特性的改进设计和有效地避免共振现象的发生提供了参考,对进一步构架的动力学分析也有重要的意义。     

有限元分析软件在机床床身模态分析中的应用

振动现象是机床设计中所面临的问题之一,它能造成加工误差,影响零件的加工精度.模态分析主要用于确定结构或机器部件的振动特性.建立床身的三维有限元模型,利用大型有限元分析软件ANSYS,对床身部件进行了模态分析,得出了床身前五阶固有频率和振型,了解床身部件的各阶振动模态的特点,对于我们研究床身部件的动态特性是十分必要的,有利于机床床身系统的整体设计.     

高速加工车床主轴的动态特性分析与MATLAB仿真

求解机械系统模态参数是结构动力学分析的主要内容之一。本文利用有限元方法对车床弹性主轴进行单元划分,建立了弹性轴弯曲振动的质量矩阵与刚度矩阵。应用Matlab软件编制有限元结构动力学程序,对弹性轴动态特性进行数值计算与仿真,求得弯曲振动固有频率,绘制了模态振型图,分析了单元数与计算精度的关系,为机床系统动态设计与振动控制提供参考依据。     

船用发电机冷却器隔振设计及模态分析

为减小机组运行时冷却器的振动,提出一种新型的冷却器隔振设计。基于被动隔振系统模型,计算不同排布隔振系统的隔振效果,确定弹性支撑件数量及排布。利用有限单元法对具有新隔振设计系统的发电机本体进行建模与模态分析,以获取前20阶模态的固有频率和振型。通过动态系统建模与分析,得到结构模态参数。应用LMS振动及动态信号分析仪对冷却器进行了模态测试与分析,验证了有限元计算模型的正确性,并进一步验证了冷却器隔振设计的可行性和有效性。     

基于响应面的三自由度超声电机定子设计优化

针对超声电机定子设计过程存在的定子设计模态与干扰模态分离不彻底、定子振动幅度小、定子振动时局部内应力较大等问题,提出了基于响应面模型的电机定子设计优化方法。首先,通过选取合适的定子设计尺寸作为变量,拉丁超立方抽样方法在设计空间内选取样本点;其次,对各样本点的组合得到的定子尺寸结构进行有限元分析,得到定子的模态和谐响应值从而建立定子的响应面模型;然后,利用遗传算法在响应面模型的基础上对定子进行优化;最后,使用有限元软件对优化前后的定子进行建模计算验证了优化结果的正确性。     

封闭周转轮系动态优化设计

利用BP神经网络极强的非线性映射功能 ,成功地建立了封闭周转轮系的设计变量与模态柔度之间非线性映射的 3层BP神经网络模型 ,解决了动态优化设计时目标函数难以建立的难题 ,使非常复杂的动态优化问题变得十分简单。利用本文所提出的混合离散变量遗传算法对封闭周转轮系进行了动态优化设计 ,并对优化后的设计方案进行了动态特性分析 ,通过对比可以看出 ,优化后的设计方案不但动态特性有了较大提高 ,其重量也有所下降     

基于遗传算法和BP神经网络的裙座锻造结构优化设计

裙座锻造结构几何参数是影响其力学性能指标的重要因素,它们之间的关系既无先验公式表征,又为非线性,一般采用分析设计方法,但耗时长也未必达到优化目的。神经网络法具有超强非线性映射能力,可自动总结出数据之间的函数关系,遗传算法可多点群体搜索,并可不陷入局部最优点。利用正交试验法确定神经网络训练样本,用有限元模型计算出样本点数据,建立反映结构特性的人工神经网络模型。最后用遗传算法对所建立的神经网络模型寻优,得到较好的结果。     

基于ANN和GA的机床结构优化设计

机床主轴是机床中的重要部件,其设计对机床性能影响很大。在对主轴设计的各项要求中,刚度和振动稳定性是主要考虑的指标,将其归纳在一个含区域和性能约束的主轴结构优化设计数学模型中。借助有限元软件可获得不同主轴尺寸下的各项性能指标,利用人工神经网络(ANN)实现主轴各项性能指标的近似分析,并采用遗传算法(GA)实现了性能指标为设计变量隐式表达下的机床主轴结构优化设计。     

BP-GA算法对斗轮堆取料机回转平台的结构优化

提出了一种基于BP神经网络和遗传算法(GA)的多工况离散变量结构优化设计方法,并对某斗轮堆取料机回转平台进行优化设计。该方法将多工况问题处理为多约束问题,利用正交试验法选择神经网络训练样本点,通过参数化有限元模型计算出各工况下的样本数据,建立起基于BP神经网络的回转平台数学模型,为遗传算法提供适应度函数,最后运用遗传算法完成寻优计算。结果表明,回转平台自重减轻13.8%,取得了满意的优化效果。     

山地地铁小半径曲线路段车辆/轨道参数对钢轨波磨的影响

针对山地地铁小半径曲线轨道钢轨波磨频发问题,根据现场调研建立车辆-轨道系统的动力学模型,探究车辆通过小半径曲线时轮轨间的接触特性。根据动力学分析结果建立半车车体-转向架-轨道系统的有限元模型,采用复特征值分析法研究半车车体-转向架-轨道系统摩擦自激振动特性,并研究车辆悬挂参数和轨道扣件参数对整体系统摩擦自激振动的影响规律。采用神经网络结合遗传算法对影响整体系统摩擦自激振动的关键参数进行多参数拟合,并求得车辆/轨道结构关键参数的优化解。结果表明：小半径曲线路段轮轨间的饱和蠕滑力导致半车车体-转向架-轨道系统的摩擦自激振动,从而引起钢轨波磨;车辆结构参数中一系悬挂横向刚度以及轨道结构参数中扣件垂向刚度、扣件横向刚度、扣件垂向阻尼对整个系统的摩擦自激振动具有明显影响。设置一系悬挂横向刚度为5.34 MN/m,扣件垂向刚度为25.45 MN/m,扣件横向刚度为6.9 MN/m,扣件垂向阻尼为6.06 kN·s/m时,能够有效抑制山地地铁小半径曲线轨道上钢轨波磨的产生。     

基于接触有限元的齿轮-转子系统动态特性分析

考虑齿轮-转子系统各部件的弹性,基于接触有限元理论提出一种能够高保真模拟齿轮副连续啮合过程的动态特性分析方法。该方法利用实体有限元进行系统建模,可体现各部件的结构特征;基于接触有限元进行啮合过程仿真,可模拟系统的时变刚度、啮合冲击等真实激励进而得到全面准确的响应信息。以一直齿轮-转子系统为例进行啮合过程的数值仿真,利用中心差分法求得系统各动力学参量在时域上的响应,通过中心距偏差、动态传递误差、动态接触力等参数分析系统的弯曲振动、扭转振动、齿轮副的啮合特性及其耦合关系。研究结果表明：考虑各部件尤其是转子的弹性后,系统的非线性振动特性显著,齿轮副啮合存在明显的双边冲击及脱啮现象。     

The selection of optimal cooling parameters for the multi-cavity die

The subject of this study is a finite element and abductive network method application for the multi-cavity die. In order to select the optimal cooling system parameters to minimise the warp of a die-casting die, the Taguchis method and the abductive network are used. These methods are applied to create an efficient model with functional nodes for the considered problem. Once the cooling system parameters are developed, this network can be used to predict the warp for the die-casting die accurately. A simulated annealing (SA) optimisation algorithm with a performance index is then applied to the neural network for searching for the optimal cooling system parameters, and obtains a rather satisfactory result as compared with the corresponding finite element verification.     

摩托车车架结构动力优化设计

应用MSC.Nastran对某型摩托车车架结构的动态特性进行研究,将其计算结果与试验模态分析结果做比较,验证车架有限元模型的准确性.然后从引起摩托车振动的两个根源(路面激励和发动机激励)出发,着重从发动机激励方面考虑,通过对车架结构进行动力优化设计,有效地避免了摩托车常用工况下车架前几阶固有频率与发动机的一、二阶惯性力频率一致引起的摩托车共振问题,从而改善摩托车的动态特性,提高摩托车的乘坐舒适性和耐久性.     

冲击气流作用下放空管道流固耦合动力学分析

为了解决某装气站放空管线排气放空时引起的管路振动问题,建立流固耦合三维动力有限元模型,采用瞬态时间历程分析方法对放空管道进行冲击气流下管道动力响应仿真分析。其中管道内流体分别选择氮气和液化气,建立现有管道流固耦合三维动力有限元模型;进行2种流体介质下管道结构动力响应对比。通过研究管道在冲击气流作用下的振动机理和振动特性,从管道结构入手提出了该放空管道振动控制的措施,给出了减振方案。建立减振方案中管道的流固耦合动力有限元模型,进行仿真分析并与原方案计算结果进行了对比,发现管道系统的振动得到大幅度的降低,验证了所提出的减振方案可以对管道振动进行合理有效的控制,确保了管道振动幅度在安全裕度内。