(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 20221081848 8.3 (22)申请日 2022.07.12 (71)申请人 西北机电工程研究所 地址 712099 陕西省咸阳市渭城区毕塬东 路5号 (72)发明人 徐宏英　刘军　刘朋科　古斌　 单春来　贺琦　刘欢　 (74)专利代理 机构 中国兵器 工业集团公司专利 中心 11011 专利代理师 王晓娜 (51)Int.Cl. G06F 30/15(2020.01) G06F 30/23(2020.01) G06F 30/27(2020.01) G06N 3/04(2006.01)G06F 119/04(2020.01) (54)发明名称 一种基于疲劳分析优化平衡肘过渡圆角的 方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于疲劳分析优化平衡 肘过渡圆角的方法， 包括步骤： 在有限元分析软 件中建立平衡肘疲劳分析有限元模型； 分别从2 处需要优化的过渡圆角直径可调整范围中均匀 选择20～40个数值组成900～1000种组合， 对每 种组合情况进行仿真计算获得平衡肘 疲劳寿命； 选取2个过渡圆角直径作为输入、 疲劳寿命作为 输出， 建立一个神经网络模型； 使用MIV方法找出 2个圆角中对疲劳寿命影响较大的圆角； 从对寿 命影响较大圆角直径可调整范围中均匀选择90 ～100个数值并计算对应的平衡肘疲劳寿命， 以 过渡圆角直径为输入、 疲劳寿命为输出， 建立一 个新的神经网络模型； 基于新构建的神经网络模 型， 建立平衡肘过渡圆角的优化模型； 使用遗传 算法求解优化模型获得 过渡圆角最优直径。 权利要求书1页 说明书3页 附图1页 CN 115221632 A 2022.10.21 CN 115221632 A 1.一种基于疲劳分析优化平衡肘过渡圆角的方法， 其特征在于， 所述过渡圆角优化方 法包括以下步骤： (1)在有限元分析 软件中建立平衡肘疲劳 分析有限元模型； (2)选择2处需要优化的过渡圆角A和B， 从圆角A和B直径可调整范围各均匀选择20～40 个数值， 组成M种组合， 1000≥M≥900； 把每种组合作为一种情况进 行仿真计算， 仿真模拟一 次射击过程 获得平衡肘响应， 根据平衡肘受到的应力应变历程计算 获得平衡肘 疲劳寿命N， 共有M组数据； (3)选取过渡圆角A和B直径作为输入， 选取平衡肘疲劳寿命N作为输出， 基于M组数据， 建立1个2输入1输出BP神经网络模型， 记为 N＝fN(ΦA,ΦB)； (4)使用MIV方法找出2个圆角中对疲劳寿命影响较大的圆角， 记为圆角C； (5)从圆角C直径可调整范围均匀选择H个数值， 100≥H≥90， 把每个数值作为一种情况 进行仿真计算， 仿真模拟一次射击过程获得平衡肘响应及疲劳寿命N， 共有H组数据； (6)选取圆角C直径作 为输入， 选取平衡肘疲劳寿命N作 为输出， 基于H组数据， 建立1个1 输入1输出的BP神经网络模型， 记为 N＝fN(ΦC)； (7)建立平衡肘过渡圆角的优化模型： Max:N ＝fN(ΦC)， ΦC∈[ΦC1,ΦC2]； (8)使用遗传算法求 解过渡圆角最优直径 ΦCM。 2.如权利要求1所述的基于疲劳分析优化平衡肘过渡圆角的方法， 其特征在于， 所述步 骤(1)中， 采用有限元分析 软件AnsysW orkbench。 3.如权利要求1所述的基于疲劳分析优化平衡肘过渡圆角的方法， 其特征在于， 所述步 骤(2)中， 圆角A 直径可调整 范围中均匀选择的数值包括范围的两个端点， 圆角B直径可调整 范围中均匀选择的数值包括范围的两个端点。 4.如权利要求1所述的基于疲劳分析优化平衡肘过渡圆角的方法， 其特征在于， 所述步 骤(3)中， 所建立神经网络模型， 隐含层数为200， 输出的实际值与预测值均方误差不超过 0.00001。 5.如权利要求1所述的基于疲劳分析优化平衡肘过渡圆角的方法， 其特征在于， 所述步 骤(4)中， 认为MIV较大值对应的圆角对平衡肘疲劳寿命影响较大， 记为圆角C 。 6.如权利要求1所述的基于疲劳分析优化平衡肘过渡圆角的方法， 其特征在于， 所述步 骤(5)中， 从圆角C直径可调整范围中均匀选择的数值包括范围的两个端点。 7.如权利要求1所述的基于疲劳分析优化平衡肘过渡圆角的方法， 其特征在于， 所述步 骤(8)中， 使用遗传算法求解平衡肘过渡圆角的优化模型， 遗传算法 的群体规模设为50， 交 叉概率0.8， 变异概 率0.1， 遗传运 算的终止进化代数为10 00， 最终获得圆角最优直径 ΦCM。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115221632 A 2一种基于疲劳分析优化平衡肘过渡圆角的方 法 技术领域 [0001]本发明涉及 一种平衡肘过渡圆角的优化方法， 特别涉及 一种基于疲劳分析使用神 经网络模型和遗传算法优化平衡肘过渡圆角的方法。 背景技术 [0002]平衡肘是履带式装甲车的重要部件， 它连接着车体和负重轮， 将负重轮上下运动 所产生的大量冲击能量传递给扭力轴， 以减轻车体所受的冲击力。 一旦平衡肘出现疲劳损 伤或断裂， 其后果不可想象， 甚至导致装甲车辆丧失作战机动性， 因此对平衡肘的设计提出 了更高的要求。 平衡肘过渡圆角是平衡肘体与负重轮轴和花键轴等平衡肘不同部位的过渡 结构， 是极易产生疲劳破坏的位置。 基于疲劳分析对平衡肘过渡圆角进 行优化， 可有效提高 平衡肘的疲劳寿命。 [0003]平衡肘过渡圆角的优化方法主要有： 试验对比法、 仿真对比法、 拓扑优化方法。 试 验对比法和仿 真对比法， 此2种方法需要进 行大量的试验和仿 真计算， 花费大量的时间和金 钱， 能够给出平衡肘过渡圆角最佳范围或者相对较优值， 不能给出理论最优值。 拓扑优化方 法虽然能够给出理论最优值， 但是需要在仿 真模型的基础上构建优化模型， 针对复杂结构， 建模工作量大， 计算不易收敛， 优化结果难以获得。 因此， 有必要设计一种平衡肘过渡圆角 的优化方法， 能够很容 易完成求 解， 给出理论最优解。 发明内容 [0004]为了实现本发明的目的， 本发明提供了一种基于疲劳分析使用神经网络模型建立 优化模型并使用遗传算法求 解优化模型的平衡肘过渡圆角优化方法。 [0005]所述基于疲劳分析使用神经网络模型和遗传算法优化平衡肘过渡圆角的方法包 括以下步骤： [0006](1)在有限元分析 软件中建立平衡肘疲劳 分析有限元模型； [0007](2)选择2处需要优化的过渡圆角A和B， 从圆角A和B直径可调整范围各均匀选择20 ～40个数值， 组成M种组合， 1000≥M≥900； 把每种组合作为一种情况进行仿真计算， 仿真模 拟一次射击过程 获得平衡肘响应， 根据平衡肘受到的应力应变历程计算 获得平衡肘疲劳寿 命N， 共有M组数据； [0008](3)选取过渡圆角A和B直径作为输入， 选取平衡肘疲劳寿命N作为输出， 基于M组数 据， 建立1个2输入1输出BP神经网络模型， 记为 N＝fN(ΦA,ΦB)； [0009](4)使用MIV方法找出2个圆角中对疲劳寿命影响较大的圆角， 记为圆角C； [0010](5)从圆角C直径 可调整范围均匀选择H个数值， 100≥H≥90， 把每个数值作为一种 情况进行仿真计算， 仿真模拟一次射击过程获得平衡肘响应及疲劳寿命N， 共有H组数据； [0011](6)选取圆角C直径作为输入， 选取平衡肘疲劳寿命N作为输出， 基于H组数据， 建立 1个1输入1输出的BP神经网络模型， 记为 N＝fN(ΦC)； [0012](7)建立平衡肘过渡圆角的优化模型： Max:N ＝fN(ΦC)， ΦC∈[ΦC1,ΦC2]；说　明　书 1/3 页 3 CN 115221632 A 3