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摘要
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68～125 Hz,同时为以后类似研究提供基础。
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单位贵州大学; 重庆机电职业技术学院
