基于改進BP神經網絡的車床主軸優(yōu)化設計的研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、主軸系統(tǒng)作為機床的關鍵部件之一,其靜動態(tài)性能將直接影響到機床的加工質量和加工效率。隨著現代機床加工速度和精度的不斷提高,對主軸部件也提出了更高的設計和加工要求。本文以CWZ61200重型機床為研究對象,在保證機床主軸良好的靜動態(tài)性能的前提下,將有限元分析、遺傳算法、人工神經網絡、正交試驗等方法結合起來運用到主軸的結構優(yōu)化設計中,實現了主軸重量減輕的優(yōu)化目標。
  針對標準BP神經網絡在實際應用中的一些固有缺陷及不足,利用遺傳算法全

2、局尋優(yōu)的特點,搜索出機床主軸BP神經網絡模型中初始權值和閾值的最優(yōu)解,得到了改進后性能更佳的神經網絡。
  利用SolidWorks和ANSYS Workbench軟件分別完成主軸三維模型的構建及有限元分析,得出其靜動態(tài)性能參數;選取主軸結構參數和性能參數分別作為輸入和輸出樣本,按照正交試驗法設計的結構參數組合,不斷修改主軸的三維模型并進行有限元分析,完成了神經網絡訓練樣本集的獲取。
  用上述獲取的樣本集,對基于標準和改進

3、神經網絡的主軸性能預測模型進行訓練;將這兩種神經網絡模型的預測效果進行對比,最終選取改進后的神經網絡模型來獲取主軸結構參數與性能之間的非線性關系。
  選取主軸結構參數作為設計變量,性能參數作為約束條件,質量作為目標函數,建立了其結構優(yōu)化數學模型,其中約束條件中的非線性關系由上述改進神經網絡映射得到;利用MATLAB優(yōu)化工具箱進行求解,最終得到了最優(yōu)的結構參數組合;將優(yōu)化前后機床主軸的各項性能參數指標進行對比分析,驗證了該優(yōu)化方法

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