基于BPNN和MOOGA的高速联轴器多目标优化方法

作者：王艺琳,王维民,李维博,等. 日期：2024-03-06/span> 浏览：551 查看PDF文档

基于BPNN和MOOGA的高速联轴器多目标优化方法*

王艺琳1,2,王维民1,2,3*,李维博1,2,王珈乐1,2,张帅1,2

摘要:针对高转速、复合工况下膜盘联轴器难以保证其强度特性问题,对已有膜盘联轴器强度及动力学特性进行了研究,提出了一种基于反向传播神经网络(BPNN)和多目标优化遗传算法(MOOGA)的高速联轴器多目标优化方法。首先,为了得到优化所需的关键参数,采用了正交实验结合多因素方差分析的方法,选取了联轴器优化参数;然后,基于已选取的关键参数,采用BPNN方法构建了截面应力和弯曲刚度的目标函数,并将其与多项式拟合方法进行了对比,对BPNN方法的精确性进行了验证;最后,采用MOOGA方法对目标函数进行了多目标优化,并将优化前后结果进行了对比分析。研究结果表明:采用BPNN结合MOOGA的方法对联轴器设计参数进行优化,在满足联轴器刚度需求的情况下,可有效降低联轴器膜盘的危险截面应力;优化后,联轴器危险应力减小了18.2%,弯曲刚度降低了5.05%,联轴器角向补偿能力增加了0.1°,从而证明了仿真的有效性。该结果可以为挠性联轴器参数优化设计提供参考。
关键词:膜盘联轴器;机械强度;动力学特性;反向传播神经网络;多目标优化遗传算法;参数优化
中图分类号:TH133.4文献标识码:A文章编号:1001-4551(2024)02-0236-09

王艺琳,王维民,李维博,等.基于BPNN和MOOGA的高速联轴器多目标优化方法［J］.机电工程,2024,40(2):236-244.
WANG Yilin, WANG Weimin, LI Weibo, et al. Multi-objective optimization of high-speed coupling based on BPNN and MOOGA［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2024,40(2):236-244.