基于遗传优化BP神经网络的发动机曲轴扭转减振器优化

论文摘要

发动机曲轴轴系的扭转振动会影响发动机的性能以及整车舒适度,对曲轴扭转减振器进行优化可有效降低曲轴扭转振动。首先,针对直列四缸汽油发动机曲轴轴系建立多自由度集总参数模型,求出不同谐次激振力矩响应的叠加结果;然后,以优化曲轴轴系扭振幅值为目标,建立曲轴扭转减振器优化设计的数学模型,应用遗传优化BP神经网络算法对扭转减振器进行优化;最后,在此基础上,将应用遗传优化BP神经网络算法和仅应用BP神经网络算法的优化结果进行对比,结果表明遗传优化BP神经网络模型的预测精度更高。将优化后的扭转减振器参数代入多自由度集总参数模型进行计算,得到与遗传优化BP神经网络算法预测值非常接近的曲轴轴系扭振幅值,进一步验证了遗传优化BP神经网络优化结果的准确性。

论文目录

• 1 扭转减振器的参数设计
•   1.1 发动机曲轴轴系的扭转固有特性
•   1.2 发动机曲轴系统的一阶当量扭摆
•   1.3 发动机曲轴轴系扭转减振器参数初步设计
• 2 发动机激振力矩分析
•   2.1 单缸机激振力矩谐量分析
•   2.2 多缸机激振力矩谐量分析
• 3 发动机曲轴轴系的强迫扭转振动
•   3.1 带TVD的曲轴轴系集总参数模型及参数确定
•   3.2 发动机曲轴轴系各谐次扭转振动及叠加后的总扭转振动
• 4 减振器参数的优化设计
•   4.1 设计变量及目标函数建立
•   4.2 遗传优化BP神经网络原理及有效性分析
•   4.3 训练样本选取及预处理
•   4.4 BP神经网络优化结果分析
•   4.5 遗传优化BP神经网络优化结果分析
• 5 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 邬全法,张贵豪,王普,范让林

关键词: 汽车,发动机,曲轴,扭转减振器,谐量分析,遗传优化神经网络,优化设计

来源: 现代制造工程 2019年12期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 汽车工业

单位: 安徽东星汽车部件有限公司,北京科技大学机械工程学院

基金: 国家自然科学基金资助项目(51175034)

分类号: U464.133.3

DOI: 10.16731/j.cnki.1671-3133.2019.12.004

页码: 24-31

总页数: 8

文件大小: 1203K

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