基于神經(jīng)網(wǎng)絡的重型車床床身性能分析及結(jié)構(gòu)優(yōu)化研究.pdf

1、重型機床是機床眾多類型中的一個重要分支，床身作為機床的主要承重部件，承受溜板箱、尾座等機床部件的載荷，其結(jié)構(gòu)及動靜態(tài)特性直接影響機床的加工質(zhì)量，因此床身的性能分析與結(jié)構(gòu)優(yōu)化具有重要的意義。
　　本文以CWZ61160型雙刀架重型機床為研究對象，將有限元分析、優(yōu)化設計及人工智能領域的神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)合起來研究重型機床床身的結(jié)構(gòu)設計問題，尤其針對床身靜力學性能分析預測及結(jié)構(gòu)優(yōu)化進行了研究，具體研究工作如下:
　　首先，利用ANSYS的

2、靜力學分析模塊，結(jié)合APDL語言，快速高效地得到床身多個結(jié)構(gòu)參數(shù)變量與床身的最大變形量、最大等效應力之間的映射關(guān)系;對CWZ61160重型機床的床身進行了強度和剛度分析。結(jié)果表明:床身滿足許用應力要求，且床身變形量在工程應用要求范圍內(nèi)。
　　其次，建立了床身的靜力學性能預測模型，按照正交試驗原則，選取具有代表性的ANSYS分析結(jié)果作為訓練樣本，最終分別建立起了基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡和BP神經(jīng)網(wǎng)絡的床身性能預測模型，并對兩種網(wǎng)絡模型進行

3、了評價。結(jié)果表明:RBF神經(jīng)網(wǎng)絡模型預測效果比BP網(wǎng)絡模型更準確，預測誤差維持在0％-17％之間，多數(shù)情況下預測誤差在5％左右，預測精度較高。
　　最后，建立了床身優(yōu)化數(shù)學模型，選取床身的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡性能預測模型表達了床身結(jié)構(gòu)參數(shù)與性能之間的非線性映射關(guān)系，并將該關(guān)系應用到床身優(yōu)化模型的非線性約束條件當中，實現(xiàn)了有限元分析、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡、床身結(jié)構(gòu)優(yōu)化設計三者的有機結(jié)合;選取MATLAB中的單目標函數(shù)工具實現(xiàn)了床身的優(yōu)化。研究結(jié)