应用BP神经网络分析电主轴频率可靠性灵敏度

发布时间：2018-02-19 23:25

  本文关键词： 电主轴 抗共振 模态分析 ISIGHT BP神经网络 可靠性　出处：《哈尔滨工业大学学报》2017年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为研究结构参数变化对电主轴抗共振性能的影响,采用ANSYS有限元分析软件,建立某电主轴的参数化模型,并进行模态分析;将ISIGHT软件集成ANSYS,筛选出电主轴重要的几何参数和材料参数作为设计变量,并使用优化的拉丁方抽样方法随机抽取足够的样本;利用BP神经网络拟合出电主轴低阶固有频率与各随机变量的函数关系,建立电主轴频率的可靠性极限状态方程;采用改进的一次二阶矩方法得到电主轴的频率可靠度和可靠性灵敏度,并以Monte-Carlo方法对计算结果进行验证.结果表明:电主轴的密度、弹性模量及总长度的均值和标准差对电主轴频率可靠度影响显著;利用BP神经网络构建的频率可靠性功能函数较合理;改进一次二阶矩方法能够比较准确、有效地分析频率可靠性灵敏度,且比Monte-Carlo方法效率更高.
[Abstract]:In order to study the influence of structural parameters on the anti-resonance performance of motorized spindle, the parametric model of a motorized spindle was established by using ANSYS finite element analysis software, and the modal analysis was carried out. The important geometric parameters and material parameters of the motorized spindle are selected as design variables by the integration of ISIGHT software ANSYS.The optimal Latin square sampling method is used to select enough samples at random. BP neural network is used to fit the functional relationship between the low order natural frequency of the motorized spindle and the random variables, and the reliability limit state equation of the motorized spindle frequency is established. The frequency reliability and reliability sensitivity of the motorized spindle are obtained by using the improved first-order second-order moment method. The calculated results are verified by the Monte-Carlo method. The results show that the density of the motorized spindle is very high. The mean value and standard deviation of elastic modulus and total length have significant influence on the frequency reliability of motorized spindle, the function function of frequency reliability constructed by BP neural network is reasonable, and the improved first-order second-moment method is more accurate. The frequency reliability sensitivity is analyzed effectively and is more efficient than the Monte-Carlo method.
【作者单位】： 东北大学机械工程与自动化学院;
【基金】：国家自然科学基金(51135003,51205050,U1234208) “高档数控机床与基础制造装备”重大专项(2013ZX04011011) 教育部新教师基金(20110042120020) 中央高校基本科研业务费专项资金(N150304006) 机械系统与振动国家重点实验室开放课题(MSV201402) 辽宁省高等学校优秀人才支持计划(LJQ2014030)
【分类号】：TG659

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