神经网络算法在切割索侵彻性能预测中的应用研究

基于难以通过型面直接准确预测切割索侵彻性能,以及神经网络算法大力发展的现状,本文对神经网络算法在切割索侵彻性能预测领域的应用情况进行了综述。在对常用神经网络计算方法进行分析后,重点对BP神经网络和卷积神经网络算法原理及其在切割索性能预测中的应用进行分析梳理和归纳总结,系统性地对两种神经网络算法的数据集处理、网络搭建模型、参数设置和优缺点进行了剖析,为切割索性能优化和智能化预测提供支撑。

基于Workbench的过盈配合设计

为了保证过盈连接的可靠性,分析影响过盈连接可靠性的各因素并对最小过盈量进行修正。采用Workbench软件分析圆盘-轴和齿轮-轴相同过盈量的接触应力大小,圆盘-轴的接触应力与理论计算结果几乎一致,但齿轮-轴的接触应力与理论计算结果相差较大,得出公式法计算的接触应力仅适用于厚壁圆筒结构。分析过盈连接件在离心力和高温作用下的接触应力与等效应力,变化趋势与理论计算推测一致。基于公式法和有限元法,考虑各因素对过盈连接的影响,提出一种求实际过盈量取值范围的方法,使得过盈连接更为可靠,为过盈连接的设计提供一种新思路。

基于拓扑优化的变速器壳体设计

针对变速器壳体的设计,归纳了变速器壳体的设计要求及流程,并在壳体的设计过程中,引入拓扑优化法来指导壳体的设计。以某大功率压裂车变速器壳体的设计为例,基于壳体的设计要求及流程设计出壳体的初始模型。以变速器壳体的柔度最小化为优化目标,对壳体进行拓扑优化分析,寻求壳体内部的最佳传力路径,以此来合理的布置加强筋,根据拓扑优化结果对壳体进行修改。最后对改进后的壳体进行静力学分析,根据分析的结果可知,壳体的强度与刚度均满足工作要求,且重量相比于初始壳体下降25.4%。表明了拓扑优化能够指导壳体内部加强筋的合理布置。

压裂车高弹联轴器的选型与匹配分析

为了研究高弹联轴器在压裂车作业过程中对车台上柴油发动机型号是否匹配、以避免两者发生共振,本文在指定柴油发动机的情况下对高弹联轴器的选型及匹配进行研究分析。首先对高弹联轴器进行理论选型计算,然后对选出来的高弹联轴器建立三维模型,并导入ANSYS中对其进行静力学分析模态分析,得到其前10阶固有频率与主振型。然后在模态分析基础上,再对其进行谐响应分析,得到其加速度、位移变形及应力响应曲线,根据其谐响应曲线结果分析可知,该高弹联轴器对应的危险激振频率段为0~110 Hz、危险频率点为21 Hz和39 Hz。通过对高弹联轴器的静态及动态分析,使得所选择的高弹联轴器变得更加可靠和安全,也为今后对用于压裂车的高弹联轴器提供了结构设计思路和优化理论依据。