【摘 要】
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为了解决液压支架前连杆轻量化困难的问题,提出了一种粒子群算法(PSO)与BP神经网络相结合的质量优化方法。首先使用有限元分析软件ANSYS对ZY18000/25/45D型液压支架前连杆进
【基金项目】
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国家“十二五”科技支撑计划资助项目(2013BAF02B11)
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为了解决液压支架前连杆轻量化困难的问题,提出了一种粒子群算法(PSO)与BP神经网络相结合的质量优化方法。首先使用有限元分析软件ANSYS对ZY18000/25/45D型液压支架前连杆进行受力分析,确定对前连杆强度影响较大的5个设计参数,建立前连杆优化模型;使用拉丁超立方设计与有限元分析软件ANSYS获取训练数据样本,利用BP神经网络拟合设计参数、质量与应力的函数关系,建立神经网络近似模型。最后使用粒子群算法优化神经网络近似模型,实现前连杆轻量化设计。实验结果表明,前连杆优化后的质量减少了5.16%,满足安全强度要求。证明了神经网络近似计算模型对前连杆的轻量化计算具有可行性、高效性,为液压支架轻量化设计提供了一种新的思路与方法。
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