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基于代理模型的螺旋输送器特征值反求

[来源:四肖期期中特免费资料 作者:螺旋输送机 2015-04-16 11:32 点击:]
    离心机属于回转机械类,高速回转机械的振动及 在运转过程中的加料行为,使得其振动问题比其他机 器显得更加复杂。研究离心机的振动特性,主要目的 在于减小离心机在运转过程中产生的振动和提高机器 工作稳定性。螺旋输送机作为卧螺离心机的核心部 件,其设计关系到离心机的整体性能。因此,设计中应 同时考虑其静态特性和动态特性。螺旋输送机的动态 特性设计,可归结为特征值反问题的求解。即事先给 出结构的特征值,然后根据结构广义特征方程求出结 构参数。目前,特征值反问题的求解方法有: 结构矩 阵摄动法、敏度分析法和神经网络法[6]。
    神经网络代理模型用于特征值反问题求解的基本 思想是利用正交试验设计确定因素和水平,然后通 过有限元结构分析软件或实测值获得反映结构输入 ( 结构参数) 输出( 结构响应) 关系的训练样本,利用神 经网络构建反映从输入参数空间向输出参数空间的非 线性映射的代理模型,从而获得高精度的数字化模型, 用于寻优,获得达到要求响应的结构参数。常规 的结构对比优化方法中,大量的重分析对基于有限元 结构分析的结构优化设计来说将是一个艰巨的任务。 而通过正交试验设计方法采用人工神经网络构建的代 理模型可以以少量的数据信息反映较全面的非线性映 射关系。
    近年来,遗传算法的良好特性使它在一些连续及离散变量的结构优化设计领域显示出良好的应用前景.其主要优点是具有很强的全局寻优能力,不需梯度信息,不需要连续,优化结果具有全局性.然而,作为一种概率搜索方法,需要相当数量的染色体经过世代繁殖才能搜索最优解.
    文中将基于神经网络的代理模型与遗传算法相结合,发挥了各自的优点,解决了遗传算法能获全局最优解与大量结构重分析之间的矛盾,是结构优化设计一种有效的求解策略,是求解一切特征值反问题的普遍适用法。
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螺旋输送机介绍
螺旋输送机俗称绞龙,一般由输送机本体、进出料口及驱动装置三大部分组成,利用旋转的螺旋叶片将物料推移而进行螺旋输送机输送,使物料不与螺旋输送机叶片一起旋转的力是物料自身重量和螺旋输送机机壳对物料的摩擦阻力。——摘自百度百科《螺旋输送机》