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基于BPNN和MOOGA的高速联轴器多目标优化方法
被引量：
2
1
作者
王艺琳
王维民
+2 位作者
李维博
王珈乐
张帅
《机电工程》
CAS
北大核心
2024年第2期236-244,共9页
针对高转速、复合工况下膜盘联轴器难以保证其强度特性问题,对已有膜盘联轴器强度及动力学特性进行了研究,提出了一种基于反向传播神经网络(BPNN)和多目标优化遗传算法(MOOGA)的高速联轴器多目标优化方法。首先,为了得到优化所需的关键...
针对高转速、复合工况下膜盘联轴器难以保证其强度特性问题,对已有膜盘联轴器强度及动力学特性进行了研究,提出了一种基于反向传播神经网络(BPNN)和多目标优化遗传算法(MOOGA)的高速联轴器多目标优化方法。首先,为了得到优化所需的关键参数,采用了正交实验结合多因素方差分析的方法,选取了联轴器优化参数;然后,基于已选取的关键参数,采用BPNN方法构建了截面应力和弯曲刚度的目标函数,并将其与多项式拟合方法进行了对比,对BPNN方法的精确性进行了验证;最后,采用MOOGA方法对目标函数进行了多目标优化,并将优化前后结果进行了对比分析。研究结果表明:采用BPNN结合MOOGA的方法对联轴器设计参数进行优化,在满足联轴器刚度需求的情况下,可有效降低联轴器膜盘的危险截面应力;优化后,联轴器危险应力减小了18.2%,弯曲刚度降低了5.05%,联轴器角向补偿能力增加了0.1°,从而证明了仿真的有效性。该结果可以为挠性联轴器参数优化设计提供参考。
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关键词
膜盘联轴器
机械强度
动力学特性
反向传播神经网络
多目标优化遗传算法
参数优化
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职称材料
题名
基于BPNN和MOOGA的高速联轴器多目标优化方法
被引量：
2
1
作者
王艺琳
王维民
李维博
王珈乐
张帅
机构
北京化工大学
机电工程学院
北京化工大学
高
端
机械装备健康监控与自愈化
北京
市
重点
实验室
北京化工大学高端压缩机及系统技术国家重点实验室
出处
《机电工程》
CAS
北大核心
2024年第2期236-244,共9页
基金
国家重点研发计划项目(2020YFB2010803)。
文摘
针对高转速、复合工况下膜盘联轴器难以保证其强度特性问题,对已有膜盘联轴器强度及动力学特性进行了研究,提出了一种基于反向传播神经网络(BPNN)和多目标优化遗传算法(MOOGA)的高速联轴器多目标优化方法。首先,为了得到优化所需的关键参数,采用了正交实验结合多因素方差分析的方法,选取了联轴器优化参数;然后,基于已选取的关键参数,采用BPNN方法构建了截面应力和弯曲刚度的目标函数,并将其与多项式拟合方法进行了对比,对BPNN方法的精确性进行了验证;最后,采用MOOGA方法对目标函数进行了多目标优化,并将优化前后结果进行了对比分析。研究结果表明:采用BPNN结合MOOGA的方法对联轴器设计参数进行优化,在满足联轴器刚度需求的情况下,可有效降低联轴器膜盘的危险截面应力;优化后,联轴器危险应力减小了18.2%,弯曲刚度降低了5.05%,联轴器角向补偿能力增加了0.1°,从而证明了仿真的有效性。该结果可以为挠性联轴器参数优化设计提供参考。
关键词
膜盘联轴器
机械强度
动力学特性
反向传播神经网络
多目标优化遗传算法
参数优化
Keywords
disc coupling
mechanical strength
dynamic characteristics
back-propagation neural network(BPNN)
multi-objective optimization genetic algorithm(MOOGA)
parameter optimization
分类号
TH133.4 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BPNN和MOOGA的高速联轴器多目标优化方法
王艺琳
王维民
李维博
王珈乐
张帅
《机电工程》
CAS
北大核心
2024
2
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