一种复杂装备非线性振动模型参数优化方法技术

本发明专利技术公开了一种复杂装备非线性振动模型参数优化方法，包括以下步骤：1）将复杂装备的各结构构建成一个树形结构，形成树形复杂装备模型子系统,并进行动力学分析的符号约定；2）建立复杂装备动力学模型，得到复杂装备各部件之间的动力学关系；3）根据实体复杂装备行进过程中的接触碰撞，各零部件之间的约束关系；4）基于动力学仿真软件建立复杂装备的虚拟样机模型，确定目标参数以及优化目标；5）在不同等级路面谱及不同车速下，对复杂装备振动特性进行仿真；6）为虚拟样机模型添加所需的输入点和输出点；7）基于小样本深度学习中数值解的优化算法，得到最优参数。本发明专利技术的方法有效降低了复杂装备模型的振动加速度。了复杂装备模型的振动加速度。了复杂装备模型的振动加速度。

【技术实现步骤摘要】
一种复杂装备非线性振动模型参数优化方法


[0001]本专利技术属于装备仿真
，具体涉及复杂装备非线性振动模型参数反演与优化方法。

技术介绍

[0002]随着科学技术水平的不断提高和信息技术的发展，诸如坦克等履带车辆复杂装备的结构日趋复杂，其减振性能直接影响行进的平顺性和通过性。完成结构的优化设计已经成为提升其运输能力等性能的重要手段。
[0003]小样本深度学习具有非常强大的拟合能力，但在训练样本数量较少的情况下不能像人类一样有很强的学习能力，由于在某些场景中获取训练样本的成本非常高，或者很难够去获取训练样本，想要利用极少量的样本获得高精度的目标检测，从而产生了小样本学习这一概念，目的是增强机器学习模型的泛化性能，同时提升机器学习模型的推理能力，泛化性能指的是机器学习算法对新鲜样本的适应能力。

技术实现思路

[0004]本专利技术所要解决的技术问题是：如何提高复杂装备系统的减震性。
[0005]为达到上述目的，本专利技术采用的技术方案是：
[0006]一种复杂装备非线性振动模型参数优化方法，包括以下步骤：
[0007]1)根据多体系统动力学原理，将复杂装备的各零部件构建成一个树形结构，形成树形复杂装备零部件模型，并进行动力学分析的符号约定；
[0008]2)建立复杂装备动力学模型，确定零部件之间的连接方式及约束关系；
[0009]3)根据实体复杂装备行进过程中的接触碰撞情况，在动力学仿真软件中添加各零部件之间的约束关系；
[0010]4)基于动力学仿真软件建立复杂装备的虚拟样机模型，确定目标参数以及优化目标；
[0011]5)在不同等级路面谱及不同车速下，对复杂装备振动特性进行仿真；
[0012]6)为虚拟样机模型添加所需的输入点和输出点，即所需优化的目标参数及优化目标；
[0013]7)根据优化目标，将仿真过程中产生的数据集通过神经网络进行拟合，并利用随机梯度下降法进行多次迭代得到全局最优解。
[0014]本专利技术所达到的有益效果：本专利技术通过对复杂装备非线性振动模型进行仿真，得到复杂装备模型非线性振动参数，通过基于小样本深度学习，完成了复杂装备系统结构参数的优化，有效降低了复杂装备模型的振动加速度，传统的制造方法有周期长、优化不方便等缺点，通过反演与优化方法对复杂装备的结构做出合理简化，大大缩短制造成本。
附图说明
[0015]图1是本专利技术实施例提供的复杂装备非线性振动模型参数反演与优化方法的流程示意图；
[0016]图2是本专利技术实施例提供的一种基于小样本深度学习的优化算法流程示意图。
[0017]图3是本专利技术实施例提供的一种复杂装备部分零部件树形结构示意图。
具体实施方式
[0018]下面结合附图对本专利技术作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本专利技术的技术方案，而不能以此来限制本专利技术的保护范围。
[0019]实施例1
[0020]如图1所示，本专利技术的一种复杂装备非线性振动模型参数优化方法，包括以下步骤：
[0021]1)根据多体系统动力学原理，将复杂装备的各零部件构建成一个树形结构，如图3所示，形成树形复杂装备零部件模型，并进行动力学分析的符号约定；所述各零部件包括履带车辆的主动轮、诱导轮、负重轮、托轮支架、悬挂装置、履带板等，其中所述主动轮、诱导轮、负重轮均与履带板连接，拖轮支架分别与负重轮、诱导轮连接；
[0022]2)建立复杂装备动力学模型，确定零部件之间的连接方式及约束关系；
[0023]3)根据实体复杂装备行进过程中的接触碰撞情况，在动力学仿真软件中添加各零部件之间的约束关系；
[0024]4)基于动力学仿真软件建立复杂装备的虚拟样机模型，确定目标参数以及优化目标；
[0025]5)在不同等级路面谱及不同车速下，对复杂装备振动特性进行仿真；
[0026]6)为虚拟样机模型添加所需的输入点和输出点，即所需优化的目标参数及优化目标；
[0027]7)根据优化目标，将仿真过程中产生的数据集通过神经网络进行拟合，并利用随机梯度下降法进行多次迭代得到全局最优解。
[0028]进一步地，在步骤1)中，所述动力学分析的符号约定，包括：
[0029]装备零部件约定：带质量的零部件定义为体元件，不计质量的零部件为铰元件；
[0030]输入输出点约定：将如速度、力矩等可变条件定义为输入点，目标参数为输出点，输入到输出的路径方向即为传递方向。
[0031]进一步地，在步骤2)中，在建立复杂装备动力学模型过程中，利用实体履带车辆在行进过程以及静态环境下的各零部件关系，确定零部件之间的连接方式及约束关系；约束关系包括车体与主动轮、诱导轮、托带轮之间的旋转副，路面与履带板的接触关系，在动力学仿真软件中将履带车辆各零部件进行连接组装。动力学仿真软件可以选用recurdyn，adams等。
[0032]进一步地，在步骤3)中，所述各零部件之间的约束关系，用于确定荷载力对零部件的影响，通过施加约束条件，使模型能够准确仿真；以复杂装备为履带车辆为例，在动力学仿真软件中添加步骤2)中确定零部件之间的连接方式及约束，在工具栏中选择旋转副，进入选择模式，顺序选择主动轮、诱导轮、拖带轮等的质心Marker点，选择Base Maker为
Ground，即成功添加旋转副，用相同的方法为悬挂装置添加平移副，路面与履带板的接触关系可在装配履带板时自动添加，所添加的履带车辆主动轮上的旋转副可以作为驱动力。
[0033]进一步地，步骤4)中，所述复杂装备的目标参数包括在不同刚度阻尼、不同等级路面谱以及不同行进速度下的车体质心振动加速度、沿垂直方向的受力情况，优化目标为使质心振动加速度达到最小。
[0034]进一步地，步骤5)中，所述路面谱是基于数学工具编写的路面不平度计算程序，将路面空间频率n(n1＜n＜n2)平均划分为N个区间，取每个区间的中心频率σ
i
(i＝1，2，
…
，N)对应的功率谱密度值G(δ
i
)代替相应对应区间范围Δn的值，其中区间范围采用数学工具将得到的功率谱密度编写为路面谱，数学工具可采用MATLAB等，将编写好的路面谱以.rdf格式导出，可在动力学仿真软件的Ground界面导入。
[0035]进一步地，在步骤5)中，对不同等级路面谱及不同车速下的复杂装备振动特性进行仿真过程中，在动力学仿真软件中对施加约束条件的虚拟样机模型进行预仿真，通过旋转副属性给虚拟样机模型施加驱动力，在虚拟样机模型的运行状态中，通过定义的输出点得到质心铅垂加速度曲线图，用下式计算质心铅垂加速度均方根值：
[0036][0037]其中b
i
为质心铅垂加速度，a为质心铅垂加速度均方根值，t为数据个数；
[0038]行驶道路包括硬质道路和软质道路，硬质道路用于检验地形通过性，软质道路用来检验地面通过性，路面不平度的功率谱密度G(n本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种复杂装备非线性振动模型参数优化方法，其特征在于，包括以下步骤：1)根据多体系统动力学原理，将复杂装备的各零部件构建成一个树形结构，形成树形复杂装备零部件模型，并进行动力学分析的符号约定；2)建立复杂装备动力学模型，确定零部件之间的连接方式及约束关系；3)根据实体复杂装备行进过程中的接触碰撞情况，在动力学仿真软件中添加各零部件之间的约束关系；4)基于动力学仿真软件建立复杂装备的虚拟样机模型，确定目标参数以及优化目标；5)在不同等级路面谱及不同车速下，对复杂装备振动特性进行仿真；6)为虚拟样机模型添加所需的输入点和输出点，即所需优化的目标参数及优化目标；7)根据优化目标，将仿真过程中产生的数据集通过神经网络进行拟合，并利用随机梯度下降法进行多次迭代得到全局最优解。2.根据权利要求1所述的复杂装备非线性振动模型参数优化方法，其特征在于：在步骤1)中，所述动力学分析的符号约定，包括：装备零部件约定：带质量的零部件定义为体元件，不计质量的零部件为铰元件；输入输出点约定：将可变条件定义为输入点，目标参数为输出点，输入到输出的路径方向即为传递方向。3.根据权利要求1所述的复杂装备非线性振动模型参数优化方法，其特征在于：在步骤1)中，所述各零部件包括履带车辆的主动轮、诱导轮、负重轮、托轮支架、悬挂装置、履带板，其中所述主动轮、诱导轮、负重轮均与履带板连接，拖轮支架分别与负重轮、诱导轮连接。4.根据权利要求1所述的复杂装备非线性振动模型参数优化方法，其特征在于：在步骤2)中，利用实体履带车辆在行进过程以及静态环境下的各零部件关系，确定零部件之间的连接方式及约束关系。5.根据权利要求1所述的复杂装备非线性振动模型参数优化方法，其特征在于：在步骤3)中，复杂装备为履带车辆时，在动力学仿真软件中添加步骤2)中确定零部件之间的连接方式及约束，在工具栏中选择旋转副，进入选择模式，顺序选择主动轮、诱导轮、拖带轮的质心Marker点，选择Base Maker为Ground，即成功添加旋转副；同时为悬挂装置添加平移副，路面与履带板的接触关系在装配履带板时自动添加。6.根据权利要求1所述的复杂装备非线性振动模型参数优化方法，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨海根，白旭，童哲，黄前前，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：