基于神经网络和遗传算法的锭子弹性管性能优化

发布时间：2021-02-26 08:39

　　为得到减振弹性管对下锭胆的支承弹性和锭子高速运动下的稳定性等性能的最优匹配效率,依据减振弹性管的等效抗弯刚度及底部等效刚度系数公式,利用MatLab数值分析软件构建弹性管抗弯刚度和底部挠度数学模型。首先,结合Isight优化软件基于径向基神经网络构建其近似模型,且使精度达到可接受水平,并以模型的关键结构参数弹性模量、螺距、槽宽、壁厚为设计变量,结合遗传算法对弹性管抗弯刚度和底部挠度进行多目标优化设计,得到Pareto最优解集和Pareto前沿图,确定出减振弹性管结构工艺参数的优化方案。通过对优化数据进行分析发现,该方案在保证减振弹性管弹性的同时,其底部振幅明显减弱。 

【文章来源】：纺织学报. 2020,41(04)北大核心

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

弹性管实物及螺旋槽分析模型

由于弹性管内部会受到锭杆高速旋转引起的激振力，造成锭底的摩擦磨损及锭子运行的振动加剧，因此，锭底处(即弹性管底部)振动性能的控制十分重要。图2示出弹性管底部变形示意图。减振弹性管底部振动幅度A的计算公式为

本文采用拟合平均相对误差值E和复相关系数R2来衡量近似模型对试验数据的拟合程度。平均相对误差值E越小，代表可信度越高。R2值在0～1之间，如果R2值越接近1，则代表近似模型具有较高可信度[7]。通过拉丁超立方设计方法生成46个样本点，采集到一组设计变量和目标值的样本数据，进而构建神经网络近似模型。图3、4分别示出弹性管抗弯刚度Jeq及其底部振幅A的神经网络模型。图4 弹性管底部振幅径向基神经网络模型

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3052339