基于GA-UGF的底架吊装设备结构可靠性分析方法

为提升底架吊装设备的可靠性分析精度,提出基于GA-UGF模型的结构可靠性分析方法。首先,基于结构静态响应分析结果,建立结构参数化分析模型并开展试验设计;其次,依据试验设计结果,统计结构各随机变量观测值及出现概率,计算各随机变量质量矩并为各质量矩添加修正系数,以结构响应的试验及理论质量矩误差最小化为目标函数,利用遗传算法提升传统UGF模型的表述精度,进而结合可靠性理论,构建结构可靠性分析模型;最后,以某型号底架吊装设备为研究对象,利用所提方法对其进行结构可靠性分析,并将分析结果与传统方法进行对比。对比结果表明:所构建的GA-UGF模型能有效提升结构信息传递合理性;基于GA-UGF模型获取的可靠性指标更加接近蒙特卡洛法。该结论为进一步提升结构可靠性能提供一定参考。

基于BSO-BP神经网络的型材搅拌摩擦焊PWHT工艺参数优化

为获取焊后热处理最优工艺参数组合,进一步消减地铁型材焊接残余应力,提出一种基于BSO-BP神经网络的搅拌摩擦焊焊后热处理工艺参数优化方法。首先,基于有限元理论对型材结构搅拌摩擦焊及焊后热处理过程进行数值模拟,通过分析焊后热处理各工艺阶段对残余应力的影响确定待优化工艺参数;其次,基于头脑风暴算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,从而改进BP神经网络;再次,结合试验设计与有限元分析,得出不同工艺参数组合的热处理后型材结构焊接残余应力值,利用所得试验数据建立BSO-BP神经网络;最后,基于BSO-BP神经网络构建焊后热处理工艺参数优化模型,采用粒子群算法对其寻优求解,并与传统设计方案进行对比。结果表明:BSO-BP神经网络的预测误差更小且与试验数据的拟合效果更佳;采用最优工艺参数组合可增强焊后热处理对残余应力的消减作用;本研究可为实际工艺过程提供参考。

动车组传动齿轮模糊稳健修形设计

考虑到齿轮的修形参数和性能参数受制造和使用过程中各影响因素的扰动影响,提出了一种基于改进容差模型和模糊理论的动车组传动齿轮稳健修形设计方法。确定了齿轮稳健修形设计中的可控因素与不可控因素,结合正交试验设计与Romax运动仿真获取试验样本点;利用多项式函数拟合传动误差峰峰值的响应面近似模型。在此基础上,引入模糊理论,基于改进容差模型建立齿轮稳健修形优化数学模型,采用NSGA-III算法寻优求解,并将其与其他修形方案进行比较,最后对各修形方案进行仿真验证。结果表明,基于改进容差模型的齿轮稳健修形结果要优于传统容差模型;在基于改进容差模型的齿轮稳健修形设计中考虑模糊因素的影响,不仅改善了齿面偏载情况,还提高了修形结果的稳健性和合理性。