分片式轧机机架分析与等效位移转化方法研究

发布时间：2017-10-21 00:26

  本文关键词：分片式轧机机架分析与等效位移转化方法研究

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【摘要】：轧机伺服液压缸是板带材生产线中最重要的元件之一，其性能直接影响板带材的质量，而闭式机架对轧机伺服液压缸性能测试起到关键作用。轧机伺服液压缸测试时，要求机架应具有足够的强度以及合理的刚度，并且在满足强度和刚度前提下应减小其质量，节约成本。针对当前国内轧机伺服液压缸动态测试中位移测量方法的不足，采用应变位移转化方法，通过测量机架上关键敏感点的应变间接测量出活塞的位移，并采用神经网络加以推广和提高转化精度。 首先，对分片式机架建模和装配，采用有限元法对其进行静力学和模态分析。静力学分析得到机架应力应变分布云图，确保了机架在最大载荷作用下不会产生破坏；模态分析得到了各阶固有频率和振型，确保了机架在动态测试中不会产生共振。对主机架进行优化设计，在满足刚度和强度的要求下，减小主机架的质量。 其次，，针对传统测试中位移测量方法的不足，采用应变位移等效法，通过测量机架上关键敏感点的应变间接获得活塞的位移。制定实验方案，编写控制程序，对该方法进行验证。 最后，针对应变位移线性转化方法的不足，采用BP神经网络加以优化，不仅扩大了该方法的使用范围还提高了位移转化的精度。
【关键词】：伺服液压缸测试 分片式机架 优化设计 应变测量 BP神经网络
【学位授予单位】：武汉科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TG333.13
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 绪论8-13
• 1.1 选题背景8
• 1.2 本课题的研究意义8-9
• 1.3 液压缸测试现状和研究成果9-12
• 1.4 本课题研究的内容12-13
• 第二章 分片式机架静力学分析13-26
• 2.1 加载机架性能要求13-15
• 2.2 分片式机架尺寸和三维建模15-16
• 2.2.1 机架几何尺寸15
• 2.2.2 机架三维模型与装配15-16
• 2.3 有限元分析前处理16-19
• 2.3.1 机架网格划分16-17
• 2.3.2 机架各个零部件间接触关系17-19
• 2.3.3 机架材料和约束设置19
• 2.4 机架装配体静态仿真19-25
• 2.4.1 机架强度分析21-22
• 2.4.2 机架刚度分析22-25
• 2.5 本章小结25-26
• 第三章 装配机架模态分析与优化设计26-34
• 3.1 模态分析26-28
• 3.1.1 模态分析设置26
• 3.1.2 模态结果分析26-28
• 3.2 主机架优化设计28-33
• 3.2.1 优化设计理论28-29
• 3.2.2 机架优化变量设定29
• 3.2.3 优化设计结果29-33
• 3.3 本章小结33-34
• 第四章 轧机伺服液压缸测试34-47
• 4.1 液压缸测试内容34-35
• 4.1.1 轧机伺服液压缸测试内容34
• 4.1.2 传统测试中存在的不足34-35
• 4.2 等效位移转化方法研究35-36
• 4.2.1 等效位移转化原理35
• 4.2.2 等效位移仿真35-36
• 4.3 轧机伺服液压缸测试实验36-42
• 4.3.1 应变测量37-39
• 4.3.2 LabVIEW 测试控制系统39-41
• 4.3.3 测试操作41-42
• 4.4 应变位移等效转化42-46
• 4.4.1 应变位移线性转化44-45
• 4.4.2 线性转化缺点45-46
• 4.5 本章小结46-47
• 第五章 BP 神经网络对等效位移转化方法的运用47-59
• 5.1 神经网络的基本概念47-49
• 5.1.1 生物神经元结构与特点47-48
• 5.1.2 人工神经网络模型48
• 5.1.3 神经网络学习方式48-49
• 5.2 BP 神经网络设置49-54
• 5.2.1 BP 神经网络结构分析50-52
• 5.2.2 数据归一化处理52-53
• 5.2.3 使用 MATLAB 实现 BP 神经网络53-54
• 5.3 BP 神经网络结果分析54-57
• 5.3.1 神经网络训练结果54-55
• 5.3.2 神经网络的测试结果55-57
• 5.4 应变位移等效转换方法的推广应用57
• 5.5 本章小结57-59
• 第六章 总结与展望59-61
• 6.1 课题总结59-60
• 6.2 课题展望60-61
• 致谢61-62
• 参考文献62-65
• 附录 1：攻读硕士学位期间发表的论文65-66
• 中文详细摘要66-68
• 英文详细摘要68-69

【参考文献】

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本文编号：1070241