架桥机结构动态特性分析与动态优化设计研究

架桥机结构动态特性分析与动态优化设计研究

论文摘要

随着国民经济的快速发展,我国铁路客运专线的大规模建设已经开始。在这些客运专线建设中,存在大量32m/900t混凝土双线整孔箱梁的架设工况,需要投入大量的大型架桥机械设备。须改变设计思路,运用动态优化设计方法,开发动态性能优良、重量轻的新型架桥机,这不仅有利于节约制造成本,而且可以降低桥墩的负荷。本文以JQ900型架桥机为研究对象,探讨了该系列架桥机的动态优化设计方法。为此,按照该类架桥机的作业工序,首先确定了危险工况,在有限元静力学分析的基础上,建立了架桥机的动力学模型。在动力学模型的求解过程中,为了探明实心轮胎的支撑刚度,进行了轮胎与地面的接触有限元分析,明确了该类架桥机轮胎的支撑刚度,简化了模型。从而,运用能量法、图乘法等推导出了架桥机的固有频率计算式,为运用传统优化设计方法进行动态优化设计提供了依据。在分析结构优化设计方法的基础上,分别应用传统优化设计方法和基于神经网络和遗传算法的协同优化方法对架桥机的主梁结构进行了结构优化设计。ANSYS命令流和均匀试验设计方法的应用,使试验点在试验范围内均匀地分散,既可以大幅度减少试验次数,又能得到试验目标要求的试验结果,为神经网络训练提供了很好的样本数据。遗传算法和神经网络的有效结合,既避免了传统优化方法繁琐的计算过程和易于陷入局部最优解的缺陷,又成功地解决了约束结构优化问题,方便快捷的得出结构的最优解。论文的研究工作,验证了应用神经网络和遗传算法的协同优化方法优化架桥机结构的可行性和实用性。通过两种优化设计方法的对比分析,提出了重量轻、性能优良的架桥机结构优化设计的合理方案。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第1章 绪论
  • 1.1 课题的研究背景和意义
  • 1.2 国内外架桥机的现状与发展趋势
  • 1.2.1 国内外铁路架桥机的现状
  • 1.2.2 架桥机的发展趋势
  • 1.3 论文主要研究内容与拟解决的关键问题
  • 1.3.1 研究内容
  • 1.3.2 拟解决的关键问题
  • 1.4 本章小结
  • 第2章 JQ900型架桥机的动态特性分析
  • 2.1 结构系统的自由度及其离散
  • 2.1.1 系统的质量特性
  • 2.1.2 系统的弹性特性
  • 2.2 运动方程的建立方法
  • 2.2.1 达朗贝尔原理建立振动方程
  • 2.2.2 虚位移原理建立振动方程
  • 2.2.3 哈密顿原理建立振动方程
  • 2.3 JQ900型架桥机的作业工序与工况分析
  • 2.3.1 JQ900型架桥机主要技术参数
  • 2.3.2 JQ900型架桥机载荷计算
  • 2.3.3 JQ900型架桥机作业工序
  • 2.3.4 JQ900型架桥机有限元分析
  • 2.4 架桥机结构动力学理论计算模型
  • 2.4.1 架桥机结构动态特性分析的计算模型
  • 2.4.2 实心轮胎径向支撑刚度计算
  • 2.4.3 JQ900型架桥机动力学模型
  • 2.4.4 JQ900型架桥机动力学模型的求解与分析
  • 2.5 本章小结
  • 第3章 JQ900型架桥机结构动态优化设计
  • 3.1 动态优化设计
  • 3.1.1 结构动力学设计
  • 3.1.2 结构动态优化设计
  • 3.1.3 动态优化设计的数学模型
  • 3.1.4 人体对振动的反应及舒适性评价
  • 3.2 常用的结构优化设计理论
  • 3.2.1 结构优化问题的特点
  • 3.2.2 传统优化算法简介
  • 3.3 遗传算法在结构优化设计中的应用
  • 3.3.1 遗传算法与惩罚函数法相结合求解约束优化问题
  • 3.3.2 遗传算法与神经网络相结合求解约束优化问题
  • 3.4 JQ900型架桥机的结构优化设计
  • 3.5 本章小结
  • 第4章 基于遗传算法和神经网络的结构优化设计
  • 4.1 遗传算法概述
  • 4.2 人工神经网络模型
  • 4.2.1 BP神经网络
  • 4.2.2 神经网络的结构近似重分析
  • 4.2.3 基于神经网络的结构优化设计
  • 4.3 均匀试验法
  • 4.3.1 统计试验设计
  • 4.3.2 均匀试验设计
  • 4.4 基于神经网络和遗传算法的JQ900主梁结构优化设计
  • 4.4.1 JQ900优化设计的数学描述
  • 4.4.2 均匀试验设计与网络训练样本表
  • 4.4.3 神经网络的训练与测试
  • 4.4.4 基于遗传算法的神经网络寻优
  • 4.5 遗传算法优化结果与传统方法优化结果的比较
  • 4.6 本章小结
  • 结论
  • 1.结论
  • 2.展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果
  • 相关论文文献

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