結 論
以減少橫梁質量為目標，以變形量及固有頻率為約束條件，結合神經(jīng)網(wǎng)絡良好的映射擬合能力及粒子群算法簡單快捷的尋優(yōu)學習機制的優(yōu)勢，實現(xiàn)了龍門式多軸自動鎖螺絲設備橫梁結構輕量優(yōu)化，該優(yōu)化過程主要包括以下三項工作：（1）建立了包含單個隱含層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡，結合大量的數(shù)據(jù)進行網(wǎng)絡訓練，擬合出尺寸設計變量與最大變形量及一階固有頻率的映射關系，預測誤差基本控制在4%以內；（2）結合Deb可行性準則對粒子群優(yōu)化算法進行改進，使其具有優(yōu)化帶約束問題的能力，并通過引入隨機擾動因子改善早熟收斂現(xiàn)象；（3）建立神經(jīng)網(wǎng)絡與改進的PSO的數(shù)據(jù)交互關系，通過改進的PSO進行尋優(yōu)。
最終在保證一階頻率基本不變、最大變形量小量增加的前提下，質量大幅減少29.61%，并通過ANSYS軟件仿真，驗證優(yōu)化效果的可信度。
基于某典型座椅頭枕的碰撞分析，研究了座椅頭枕結構參數(shù)對頭枕碰撞安全性的影響規(guī)律，為座椅頭枕的結構性設計提供指導，并取得了以下結論：（1）隨著頭枕厚度和包裹度的增加，碰撞時頭部的最大加速度值、高加速度持續(xù)時間逐漸減小，有效提高了頭枕的吸能性。（2）隨著頭枕密度的增加，碰撞時頭部的最大加速度值與高加速度持續(xù)時間先減小后增大。這是由于頭枕密度過小，碰撞時頭部易與骨架發(fā)生碰撞，使最大加速度值較大，此時增加頭枕密度，可有效減小鋼球與頭枕撞擊時的加速度；但頭枕密度過大，也會使頭枕緩沖作用減弱，使碰撞時頭部最大加速度值升高，降低頭枕的吸能性。
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