本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車床主軸優(yōu)化設(shè)計(jì)的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：主軸系統(tǒng)作為機(jī)床的關(guān)鍵部件之一,其靜動態(tài)性能將直接影響到機(jī)床的加工質(zhì)量和加工效率。隨著現(xiàn)代機(jī)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(shè)計(jì)和加工要求。本文以CWZ61200重型機(jī)床為研究對象,在保證機(jī)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)、正交試驗(yàn)等方法結(jié)合起來運(yùn)用到主軸的結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)中,實(shí)現(xiàn)了主軸重量減輕的優(yōu)化目標(biāo)。針對標(biāo)準(zhǔn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在實(shí)際應(yīng)用中的一些固有缺陷及不足,利用遺傳算法全局尋優(yōu)的特點(diǎn),搜索出機(jī)床主軸BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中初始權(quán)值和閾值的最優(yōu)解,得到了改進(jìn)后性能更佳的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。利用SolidWorks和ANSYS Workbench軟件分別完成主軸三維模型的構(gòu)建及有限元分析,得出其靜動態(tài)性能參數(shù);選取主軸結(jié)構(gòu)參數(shù)和性能參數(shù)分別作為輸入和輸出樣本,按照正交試驗(yàn)法設(shè)計(jì)的結(jié)構(gòu)參數(shù)組合,不斷修改主軸的三維模型并進(jìn)行有限元分析,完成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本集的獲取。用上述獲取的樣本集,對基于標(biāo)準(zhǔn)和改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主軸性能預(yù)測模型進(jìn)行訓(xùn)練;將這兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測效果進(jìn)行對比,最終選取改進(jìn)后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來獲取主軸結(jié)構(gòu)參數(shù)與性能之間的非線性關(guān)系。選取主軸結(jié)構(gòu)參數(shù)作為設(shè)計(jì)變量,性能參數(shù)作為約束條件,質(zhì)量作為目標(biāo)函數(shù),建立了其結(jié)構(gòu)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型,其中約束條件中的非線性關(guān)系由上述改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射得到;利用MATLAB優(yōu)化工具箱進(jìn)行求解,最終得到了最優(yōu)的結(jié)構(gòu)參數(shù)組合;將優(yōu)化前后機(jī)床主軸的各項(xiàng)性能參數(shù)指標(biāo)進(jìn)行對比分析,驗(yàn)證了該優(yōu)化方法的合理性和可行性。本文提出一種利用改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來建立機(jī)床主軸結(jié)構(gòu)參數(shù)與其靜動態(tài)性能之間的非線性映射關(guān)系,并將這種約束關(guān)系應(yīng)用到主軸結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)中的方法。在保證主軸良好的靜動態(tài)性能的前提下,實(shí)現(xiàn)了減重的優(yōu)化目標(biāo)。
【關(guān)鍵詞】：機(jī)床主軸 有限元 遺傳算法 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：江蘇大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TG502.3;TP183
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第一章 緒論11-18
• 1.1 課題的來源及研究背景11-12
• 1.2 本課題國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-16
• 1.2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究與應(yīng)用12-13
• 1.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合遺傳算法的研究與應(yīng)用13-14
• 1.2.3 結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)的研究與應(yīng)用14-15
• 1.2.4 當(dāng)前研究存在的問題分析15-16
• 1.3 本文的研究目的與意義16
• 1.4 本文的主要研究內(nèi)容16-18
• 第二章 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合遺傳算法18-29
• 2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法及缺陷18-24
• 2.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型18-19
• 2.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法19-22
• 2.1.3 BP算法的主要缺陷及改進(jìn)22-24
• 2.2 遺傳算法應(yīng)用分析24-26
• 2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合遺傳算法的策略26-28
• 2.4 本章小結(jié)28-29
• 第三章 機(jī)床主軸結(jié)構(gòu)有限元分析29-48
• 3.1 CWZ61200機(jī)床主軸結(jié)構(gòu)29-31
• 3.2 有限元法的理論基礎(chǔ)31-33
• 3.3 基于workbench的主軸有限元分析33-43
• 3.3.1 主軸有限元模型的建立33-35
• 3.3.2 載荷和邊界條件的設(shè)定35-36
• 3.3.3 靜力分析36-38
• 3.3.4 模態(tài)分析38-43
• 3.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本的獲取43-47
• 3.4.1 輸入量的提取與表示43-44
• 3.4.2 輸出量的確定44-45
• 3.4.3 訓(xùn)練集的設(shè)計(jì)45-47
• 3.5 本章小結(jié)47-48
• 第四章 主軸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建及仿真分析48-64
• 4.1 主軸BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的設(shè)計(jì)48-51
• 4.1.1 輸入輸出量的選擇48-49
• 4.1.2 隱含層數(shù)目及其節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)的設(shè)計(jì)49-50
• 4.1.3 網(wǎng)絡(luò)樣本的選取及數(shù)據(jù)預(yù)處理50-51
• 4.1.4 初始權(quán)值和閾值的選取51
• 4.2 優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò)的遺傳算法的設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)51-54
• 4.2.1 編碼方案的設(shè)計(jì)51-52
• 4.2.2 初始種群的設(shè)定52
• 4.2.3 適應(yīng)度函數(shù)的確定52-53
• 4.2.4 遺傳操作的設(shè)計(jì)53-54
• 4.2.5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化54
• 4.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主軸性能仿真54-63
• 4.3.1 標(biāo)準(zhǔn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的仿真55-59
• 4.3.2 改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的仿真59-62
• 4.3.3 兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真結(jié)果對比分析62-63
• 4.4 本章小結(jié)63-64
• 第五章 機(jī)床主軸結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)64-76
• 5.1 主軸結(jié)構(gòu)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型的建立64-67
• 5.1.1 優(yōu)化問題基本理論64-65
• 5.1.2 設(shè)計(jì)變量的選擇65
• 5.1.3 目標(biāo)函數(shù)的確定65-66
• 5.1.4 約束條件的確定66-67
• 5.2 基于MATLAB的主軸結(jié)構(gòu)優(yōu)化67-71
• 5.2.1 主軸優(yōu)化函數(shù)的選取68-69
• 5.2.2 主軸優(yōu)化的MATLAB實(shí)現(xiàn)69-71
• 5.3 主軸優(yōu)化前后動靜態(tài)性能對比71-75
• 5.3.1 優(yōu)化前主軸特性分析71-72
• 5.3.2 優(yōu)化后主軸特性分析72-74
• 5.3.3 優(yōu)化前后分析結(jié)果對比74-75
• 5.4 本章小結(jié)75-76
• 第六章 總結(jié)與展望76-78
• 6.1 全文總結(jié)76-77
• 6.2 研究展望77-78
• 參考文獻(xiàn)78-82
• 致謝82-83
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文和參加的科研項(xiàng)目83

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本文編號：366666