【摘 要】
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针对目前传统部件的效率低、质量重、成本高等问题,有必要提出研究一种非标部件设计与分析方法。以非标部件——转塔上下料装置为载体,提取非标部件关键部位进行结构设计并对
【机 构】
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重庆机电职业技术学院电气工程学院,贵州大学现代制造技术教育部重点实验室
【基金项目】
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2017年重庆市高等教育教学改革重大项目(171042),工业机器人集成重庆市高等职业技术院校应用技术推广中心项目(渝教科发[2018]2号).
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针对目前传统部件的效率低、质量重、成本高等问题,有必要提出研究一种非标部件设计与分析方法。以非标部件——转塔上下料装置为载体,提取非标部件关键部位进行结构设计并对此建立多目标数学模型,运用神经网络与遗传算法对关键部件优化分析,最终通过ANSYS Workbench对两种优化结果进行理论对比以及仿真分析。其结果表明:在该案例中,通过遗传算法优化的数据结果比神经网络优化出的数据更合理,其总体质量相差3.7%;同时所优化结果中前六阶模态值在68~ 125Hz,同时为以后类似研究提供基础。
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