工程建设机械驱动桥主减速器BP神经网络辅助优化设计

对全新结构的万能直角串并联机构进行冗余驱动机构参数进行优化设计,通过建立优化目标函数,以机构的相对工作空间和运动精度为主要指标,通过构建4个bp神经网络对系统进行训练,将已知函数和输入参数通过特定转换后利用神经网络进行分析和逼近运算,得到满足要求的机构参数数据。

从bp网络的工作原理出发,利用多水平正交表选取bp神经网络训练样本,通过正向传播和误差反向传播建立bp网络的拓扑结构。对二级减速器bp网络模型进行了结构修正与优化计算。实验表明在机械优化设计领域针对实体结构的动态分析计算,采用bp神经网络可以提高了优化收敛速度和精度,这表明神经网络理论与传统的数值方法相结合的方法具有重要的现实意义。

基于并行工程的角度,重建了全面、合理、精确的地下自卸汽车驱动桥ngw型行星减速器优化设计数学模型。介绍了有效运用非标模数制和matlab软件解决优化解圆整问题的手段,提供了设计实例和适用性评价方法,有助于提高优化设计的效率和质量。

针对六自由度机械臂耦合性强、时变、非线性等性能,基于拉格朗日动力学建模方法,文章采用bp神经网络逼近模型,实现高精度轨迹跟踪。该方法根据六自由度机械臂本体采集的数据进行黑箱辨识建模解耦,建模过程采用bp神经网络逼近,提升建模精度、简化建模过程。针对解耦后的系统,还需建立pid闭环控制器进一步实现轨迹跟踪控制。仿真及实验结果表明,基于bp神经网络的pid控制器能够改善系统的鲁棒性和稳定性,并有效抑制抖动。

开发了工程机械驱动桥弧齿准双曲面齿轮优化选型设计系统,按多目标问题的最优化设计方法建立了基本参数的优化设计数学模型,编制了相应的设计程序;通过现场实际使用,取得了良好的效果。

在现代化机械制造中，机械产品的加工精度是产品的核心竞争力。如何提高机械加工精度，是机械工程师首要考虑的核心问题。本文提出利用bp神经网络来预测机械加工过程中产生的误差，利用bp神经网络预测值来反馈到机械加工中间过程，以此来提高工件的机械加工精度，通过实际机械加工来检验bp神经网络的预测效果，结果证明可以大幅提高加工精度。

为保证车辆安全和车辆技术状况完好,青岛开发区巴士公交公司每月要对500余台车辆进行一次普查。在检查中总结发现:靠近主减速器突缘一端的传动轴螺栓与螺母(属普查关键检查项目)容易松动,特别是动轴由三节组成的发动机前置车辆,传动轴螺栓与螺母松动是常见的事情。

汽车驱动桥总成磨合机机械设计

通过板带轧机的工作参数,选取了主减速器的传动方案及对主要零部件进行了设计,利用三维软件完成了壳体的三维造型,并利用有限元分析软件ansys对减速器壳体进行静力分析,得出了壳体整体变形情况。

重型后驱动桥,主动齿轮通常采用跨置式支撑方式,这种方式可以提高刚度,在负荷过大时从动齿轮和差速器会产生相背方向移动的力,会出现咬合不好。特别是在传递较大扭矩时,安装导向轴承支撑,可以满足支撑刚度的要求。目前支撑轴承常用的固定方式有两种形式:方式一采用弹性挡圈端面固定,方式二采用挤压主动尺寸的端面,使其直径变大,紧固支撑轴承。两种固定方式都存在各自的优缺点,本文重点对后桥主减速器的支撑轴承(有些书籍称为骑马轴承)固定方式进行简述和分析。

针对传统方法单独采用bp神经网络算法易陷入局部极值的问题,提出了遗传算法优化bp神经网络,并将其应用于mimo-ofdm系统信号检测中。该方法将遗传算法与神经网络相结合,用遗传算法优化神经网络初始值,使bp网络快速收敛到最优解,避免了由初始值的随机选取而带来的检测误码。仿真结果表明所提出的方法在误码率方面有比较好的性能。

飞机机库是一个先进、复杂、可靠的完备技术体系,飞机机库工程建设项目则是一项复杂的系统工程,可以为提升飞机维修保障能力提供重要的支撑平台。为了准确地反映飞机机库工程建设项目质量的现实状况,结合bp神经网络非线性映射、自适应和自学习等特点,构建项目质量综合评估模型,并进行了仿真验证,分析结果表明,运用bp神经网络进行综合评估,可以修正专家打分法的主观随意性,提高综合评估结果的准确性和可靠性,可以为项目质量综合评估提供实用方法和理论依据。

为了优化机械油泵轴锻造工艺,提升机械油泵轴的综合性能,基于5×25×1三层拓扑结构,以坯料加热温度、始锻温度、终锻温度、模具预热温度和锻造变形量为5个输入参数,以磨损性能为输出参数,以tansig函数为传递函数,构建了机械油泵轴锻造工艺神经网络优化模型,并进行了神经网络模型的训练、预测与验证.结果表明该模型平均相对训练误差为3.2％,相对预测误差低于5％,具有较高预测精度和较强预测能力.与生产线现用工艺相比,采用模型优化工艺锻造的skh-51高速钢机械油泵轴的磨损体积减小了51.9％,磨损性能得到明显提高.

运用matlab神经网络工具箱,建立了三层bp神经网络的操作参数预测模型,结果表明,模型输入水力旋流器的结构参数、物性参数和分离性能,对机械散气-水力旋流器的操作参数预测是可行的,促进了机械散气-水力旋流器的应用及其自动控制的实施和发展。

1 n、t、u、f系列车型 前后桥、主减速器结构原理及参数 培训讲义 目前桥司生产的前后桥总成包括有五十铃n、t、u、f四个车 型系列，已有数十种之多。但各种车桥为何彼此会有如此大的差 异，每种车桥又有些什么特点，相信很多人都不太明白。为帮助 大家了解前后桥的结构、功能，我准备从以下几个方面进行讲解， 希望大家能从中有所收获，从而能对桥司生产的各型前后桥有一 个完整、清晰的认识。 基本概述： 一、前后桥与整车的关系 汽车前后桥同时为汽车传动系、汽车行驶系、汽车转向系、 汽车制动系的组成部分。前后桥与汽车的发动机、变速箱、车架、 驾驶室一道，并称为汽车的五大总成，这五大总成就基本构成了 整个汽车底盘。 二、汽车各系统的基本知识及桥司产品对应的种类 1、汽车传动系 汽车传动系的基本功能是将发动机发出的动力传给驱动车轮。 汽车传动系的形式有机械式、液力式、静液压式、电力式的等。 车桥公司

由于入侵检测处理的多为高维数据,为了提高入侵检测的效率和准确率,提出了一种基于主成分分析(pca)的特征提取方法,对数据源进行特征降维,将获得的主成分作为bp神经网络的输入进行数据识别.同时介绍了matlab中相关函数,并与传统入侵检测方法进行了比较.实验结果表明:基于主成分分析的特征提取方法在简化bp神经网络规模的同时,显著提高了入侵检测识别效果.

用养护规范中17个评价指标作为输入层网络神经元,把桥梁损伤等级参数作为输出层神经元,建立了桥梁评估3层bp神经网络模型。选用湖北省110座旧桥的评估数据作为训练样本,后10个作为测试样本,经过2068次迭代运算的网络训练,得到了误差满足精度要求的收敛网络。将待评估的桥梁参数输入训练好的网络,得到评估桥梁的技术状态等级。

在对桥梁损伤评估系统模型的基础上,提出了基于de-bp神经网络的损伤评估方法。该方法引入差异演化算法(de算法),通过对已有的桥梁损伤评估实例对神经网络进行训练,可使神经网络较好地表达评估结果与评价因素之间的关系。在网络学习过程中充分引入de算法,避免了bp神经网络容易陷入局部最值及收敛慢的缺点,经该方法训练好的网络可以对实际桥梁进行评估。

1 毕业设计任务书 设计题目：比亚迪速锐驱动桥设计 专业：交通10-1 学号：100503113 姓名：张鑫博 指导教师：宋晓燕 2 毕业设计开题报告 学生姓 名 张鑫博学号13专业交通10-1 题目名称比亚迪速锐驱动桥设计 课题来源 主 要 内 容 1．驱动车桥的发展趋势 随着我国公路条件的改善和物流业对车辆性能要求的变化．汽车 驱动桥技术已呈现出向单级化发展的趋势。 单级桥有主减速器，一级减速。桥包尺寸大，离地间隙小，相对 双级桥而言，其通过性较差，主要用于公路运输车辆。双级桥有主减 速器减速、轮边减速器减速，形成二级减速。由于是二级减速，主减 速器减速速比小，主减速器总成相对较小，桥包相对减小，因此

综合利用有限元法、正交试验法、bp神经网络以及遗传算法对大重型数控转台的花盘结构系统进行优化研究。首先对花盘结构系统进行谐响应动力学分析,找出对结构动态特性影响最大的模态频率,并确定bp神经网络的输入变量,然后利用正交试验法和有限元分析法确定出bp神经网络样本点数据,建立反映花盘结构特性的bp神经网络模型,最后利用遗传算法对建立的bp神经网络优化。仿真结果表明,花盘第一阶固有频率提高15.5%,其自重降低9.8%。

针对评标工作中专家的主观性、随意性和倾向性所带来的偏差,运用改进bp算法,构建了建设工程项目评标的神经网络模型。该模型能够较好地适应各影响因素之间的非线性关系,并通过附加动量法的自学习、自适应能力,提高了收敛速率,从而避免了局部极小值,提高了精度。通过仿真试验,验证了该模型的科学性和有效性。

轿车驱动桥设计 轿车驱动桥设计 摘要 随着汽车工业的发展和汽车技术的提高，驱动桥的设计和制造工艺都在日益完善。 驱动桥和其他汽车总成一样，除了广泛采用新技术外，在结构设计中日益朝着“零件标 准化、部件通用化、产品系列化”的方向发展及生产组织专业化目标前进。 本说明书中，根据给定的参数，首先对主减速器进行设计。主要是对主减速器的 结构，以及几何尺寸进行了设计。主减速器的形式设计为单级主减速器。而主减速器的 齿轮形式主要有螺旋锥齿轮、双曲面齿轮、圆柱齿轮和蜗轮蜗杆等形式。本次设计采用 的是齿轮形式是渐开式圆柱斜齿轮。其次，对差速器的形式进行选择，差速器的形式主 要分为普通对称式圆锥行星齿轮差速器和防滑差速器两种。本次设计采用普通对称式圆 锥行星齿轮差速器。最后，对半轴的结构、支承形式，以及桥壳的形式和特点进行了分 析设计。本次设计采用半浮式半轴和整体式驱动桥壳。在设计之后对以上的零件进