神经网络近似模型在液压支架顶梁轻量化设计中的应用
王邦祥
陆金桂
王京涛
钱鹏
1.南京工业大学机械与动力工程学院,江苏南京,2118162.南京工业大学机械与动力工程学院,江苏南京,2118163.南京工业大学机械与动力工程学院,江苏南京,2118164.南京工业大学机械与动力工程学院,江苏南京,211816
摘要：针对液压支架顶梁在满足工况要求的前提下质量需要达到最小的工程目标,提出了神经网络近似模型和遗传算法相结合的顶梁轻量化设计方法:首先运用ANSYS建立顶梁参数化模型,以顶梁质量为目标函数,选取5个对质量和强度影响较大的设计变量,建立了顶梁优化模型;然后用优化拉丁方采样方法和ANSYS获取训练样本,利用神经网络对样本集进行非线性拟合,建立神经网络近似模型,对顶梁质量和最大应力进行近似计算,用遗传算法求解顶梁优化模型,最终得到最优解.优化结果表明,顶梁优化后的质量为8038.2 kg,减轻了9.66%,最大应力值小于顶梁材料的屈服强度且满足疲劳寿命要求.
关键词：液压支架顶梁神经网络近似模型遗传算法轻量化设计
分类号：TH122(机械设计、计算与制图)TD355(矿山压力与支护)
资助基金：国家"十二五"科技支撑计划资助项目(2013BAF02B11)
论文发表日期：2018-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 87-94 )
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