回轉(zhuǎn)平臺是斗輪堆取料機(jī)的主要部件之一,斗輪機(jī)的堆取料作業(yè)、俯仰、回轉(zhuǎn)功能都是在其上完成的,其自身的結(jié)構(gòu)性能對整機(jī)的安全運(yùn)行起到重要作用。為了設(shè)計(jì)出結(jié)構(gòu)性能良好的回轉(zhuǎn)平臺,本文運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法(GA)相結(jié)合的現(xiàn)代智能優(yōu)化方法,對DQLS00／800.30斗輪堆取料機(jī)的回轉(zhuǎn)平臺進(jìn)行多工況離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)。 首先在ANSYS環(huán)境下建立起回轉(zhuǎn)平臺的有限元模型,對其進(jìn)行了多種危險(xiǎn)工況下的靜力分析,得到回轉(zhuǎn)平臺的位移和整體應(yīng)力分布情況；其次運(yùn)用優(yōu)化分析軟件ISIGHT口ANSYS軟件,利用其自帶的正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì)參數(shù)的研究和篩選；另外,利用正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)法選擇建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需的訓(xùn)練樣本點(diǎn),自動調(diào)用參數(shù)化有限元模型,計(jì)算出各工況下的樣本數(shù)據(jù),在MATLAB平臺下建立起替代回轉(zhuǎn)平臺結(jié)構(gòu)優(yōu)化的“9-21-7”型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近似模型,該模型構(gòu)建出回轉(zhuǎn)平臺的各設(shè)計(jì)變量與結(jié)構(gòu)自重、多種工況下位移及應(yīng)力之間的函數(shù)映射關(guān)系,從而代替有限元模型進(jìn)行快速的結(jié)構(gòu)重分析；運(yùn)用改進(jìn)的遺傳算法完成以重量為目標(biāo)、以位移和應(yīng)力為約束的尋優(yōu)計(jì)算。研究結(jié)果表明,在滿足各工況性能約束條件下,該回轉(zhuǎn)平臺自重減輕13.8%,取得了滿意的優(yōu)化效果,為回轉(zhuǎn)平臺的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和優(yōu)化提供了參考依據(jù)。 本文運(yùn)用遺傳算法解決了斗輪堆取料機(jī)回轉(zhuǎn)平臺的離散變量優(yōu)化問題；同時利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近似模型直接計(jì)算遺傳個體的適應(yīng)值,代替遺傳迭代中大量的有限元重分析,提高了優(yōu)化效率。通過對回轉(zhuǎn)平臺的成功應(yīng)用,表明本方法適用性強(qiáng),優(yōu)化明顯,具有較高的工程應(yīng)用價值。
【學(xué)位授予單位】：中南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：TH24
文章目錄
摘要
ABSTRACT
目錄
第一章 緒論
1.1 斗輪堆取料機(jī)概述
1.1.1 斗輪堆取料機(jī)的功能及工作原理
1.1.2 斗輪堆取料機(jī)的基本結(jié)構(gòu)及分類
1.1.3 斗輪堆取料機(jī)的發(fā)展概況
1.2 結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)概述
1.2.1 結(jié)構(gòu)優(yōu)化的發(fā)展現(xiàn)狀
1.2.2 遺傳算法在結(jié)構(gòu)優(yōu)化中的應(yīng)用
1.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在結(jié)構(gòu)優(yōu)化中的應(yīng)用
1.3 課題的研究意義和研究內(nèi)容
1.3.1 研究意義
1.3.2 研究內(nèi)容
第二章 斗輪堆取料機(jī)回轉(zhuǎn)平臺的有限元分析
2.1 回轉(zhuǎn)平臺的力學(xué)分析
2.1.1 回轉(zhuǎn)平臺的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)
2.1.2 回轉(zhuǎn)平臺的力學(xué)模型
2.2 回轉(zhuǎn)平臺結(jié)構(gòu)有限元建模
2.2.1 有限元法的基本求解過程
2.2.2 回轉(zhuǎn)平臺有限元模型的簡化
2.2.3 單元類型與材料特性的選取
2.2.4 網(wǎng)格的劃分
2.2.5 邊界條件與載荷的模擬
2.3 回轉(zhuǎn)平臺靜力有限元計(jì)算結(jié)果分析
2.3.1 強(qiáng)度、剛度評判標(biāo)準(zhǔn)
2.3.2 典型工況下的結(jié)果分析
2.4 本章小結(jié)
第三章 斗輪堆取料機(jī)回轉(zhuǎn)平臺的多工況優(yōu)化模型
3.1 參數(shù)化模型與APDL語言概述
3.2 回轉(zhuǎn)平臺多工況優(yōu)化模型的參數(shù)化
3.3 回轉(zhuǎn)平臺優(yōu)化變量的性能分析與選擇
3.3.1 正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)概述
3.3.2 回轉(zhuǎn)平臺的DOE實(shí)施過程
3.3.3 主要變量的性能分析與選擇
3.4 多工況下的回轉(zhuǎn)平臺結(jié)構(gòu)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型
3.5 本章小結(jié)
第四章 斗輪堆取料機(jī)回轉(zhuǎn)平臺的結(jié)構(gòu)優(yōu)化
4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法的結(jié)合方法
4.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)方法
4.1.2 遺傳算法的實(shí)現(xiàn)方法
4.1.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合遺傳算法優(yōu)化流程的建立
4.2 回轉(zhuǎn)平臺結(jié)構(gòu)分析的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近似模型
4.2.1 訓(xùn)練樣本的確定
4.2.2 樣本數(shù)據(jù)的預(yù)處理
4.2.3 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)
4.2.4 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與測試
4.3 遺傳算法優(yōu)化
4.3.1 離散變量編碼
4.3.2 適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計(jì)
4.3.3 遺傳算子改進(jìn)
4.3.4 回轉(zhuǎn)平臺優(yōu)化結(jié)果與分析
4.4 優(yōu)化方法的計(jì)算實(shí)例
4.5 本章小結(jié)
第五章 斗輪堆取料機(jī)回轉(zhuǎn)平臺的應(yīng)力測試實(shí)驗(yàn)
5.1 測試實(shí)驗(yàn)的總體設(shè)計(jì)
5.1.1 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?/div>
5.1.2 應(yīng)變測試系統(tǒng)的原理
5.1.3 實(shí)驗(yàn)裝置和儀器
5.1.4 實(shí)驗(yàn)方案
5.1.5 測試點(diǎn)的選擇與布置
5.2 應(yīng)力與應(yīng)變的計(jì)算關(guān)系
5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果的處理與分析
5.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
5.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
5.4 本章小結(jié)
第六章 結(jié)論與展望
6.1 結(jié)論
6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士期間的主要研究成果
【參考文獻(xiàn)】
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