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首先構建了活塞的熱機耦合模型,計算了活塞在機械負荷和熱負荷下的變形情況,將此變形量代入到活塞動力學模型中.選取影響活塞敲擊力的3個主要參數,每個參數取4個不同的數值,相互交叉組合共得到64種方案,運用動力學模型計算得到64種方案的活塞敲擊力峰值,并綜合比較了各因素對活塞敲擊力峰值的影響趨勢.而后利用BP神經網絡理論建立了活塞敲擊力的神經網絡模型并進行了訓練和驗證,然后利用該模型對主要參數進行了優(yōu)化.結果表明,運用熱機耦合和神經網絡相結合的方法進行活塞敲擊力的優(yōu)化設計,減少了工作量并能得到滿足精度要求的結果,對活塞結構的優(yōu)化設計有一定的指導意義.