基于改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車床主軸優(yōu)化設(shè)計的研究.pdf

1、主軸系統(tǒng)作為機床的關(guān)鍵部件之一，其靜動態(tài)性能將直接影響到機床的加工質(zhì)量和加工效率。隨著現(xiàn)代機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)計和加工要求。本文以CWZ61200重型機床為研究對象，在保證機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)、正交試驗等方法結(jié)合起來運用到主軸的結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計中，實現(xiàn)了主軸重量減輕的優(yōu)化目標。
　　針對標準BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在實際應(yīng)用中的一些固有缺陷及不足，利用遺傳算法全

2、局尋優(yōu)的特點，搜索出機床主軸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，按照正交試驗法設(shè)計的結(jié)構(gòu)參數(shù)組合，不斷修改主軸的三維模型并進行有限元分析，完成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練樣本集的獲取。
　　用上述獲取的樣本集，對基于標準和改進

3、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主軸性能預測模型進行訓練；將這兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預測效果進行對比，最終選取改進后的神經(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)計變量，性能參數(shù)作為約束條件，質(zhì)量作為目標函數(shù)，建立了其結(jié)構(gòu)優(yōu)化數(shù)學模型，其中約束條件中的非線性關(guān)系由上述改進神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射得到；利用MATLAB優(yōu)化工具箱進行求解，最終得到了最優(yōu)的結(jié)構(gòu)參數(shù)組合；將優(yōu)化前后機床主軸的各項性能參數(shù)指標進行對比分析，驗證了該優(yōu)化方法