登高车臂架结构质量对二阶模态频率灵敏度有哪些影响??     中山登高车租赁,  登高车租赁,   中山登高车出租   本文在对臂架结构进行灵敏度分析的过程中，结构性能指标函数为结构的质量和模态频率，而变量参数为各壁板以及各筋板的板厚尺寸，初步确定的设计变量有14个。灵敏度分析的基本原理:通过数学方法首先构建目标函数与设计参数之间的映射关系;其次由映射关系表达式求解得到结构性能目标函数对各变量的变化灵敏度;最后根据所计算灵敏度数值，按照性能指标的要求对灵敏度数值进行排序，并选取较为敏感的参数作为优化设计的设计变量。在分析结构质量以及模态频率对各尺寸厚度参数灵敏度的基础上，通过调整各板厚值的大小，以期实现轻量化的同时改善结构的动态性能。 质量对二阶频率灵敏度最大的尺寸为翼缘板厚，最小的尺寸为连接板厚;在臂架结构各板厚尺寸中，质量对二阶模态频率的灵敏度大小依次为:B1＞B2＞T2＞T1＞T7＞T3＞T6＞T4＞T5＞B4＞T9＞T8＞B3＞B5。通过以上灵敏度比值的计算结果筛选出灵敏度比值较大的设计变量，提取得到的臂架结构动态优化设计的有效参数有6个，分别为:翼缘板厚B1、腹板厚B2、横二隔板厚T2、横一隔板厚T1、纵向筋板厚T7、横三隔板厚T3。

   

        3BP神经网络建立臂架动态优化模型,  BP算法的思想最早于1969年由Bryson等人提出，其很好地解决了神经网络中隐层单元连接权值的学习问题。BP网络结构简单实用，一般由输入层、输出层以及若干个隐含层组成的阶层型神经网络。事实证明，一个三层的BP神经网络可趋近于任意非线性传递函数，因此本文选取三层神经网络。根据表3灵敏度分析的结果，臂架结构中的横一、横二、横三隔板、纵筋板、翼缘板、腹板对臂架结构二阶模态频率的影响较大，故将这6个变量选为神经网络的输入参数，将有限元求得的二阶模态频率选为输出参数。对构建神经网络模型性能有重要的影响的隐含层神经元数目是通过正交试验确定的。为获取神经网络取得最佳性能时的训练函数、激活函数以及隐层节点数，本文运用正交试验法进行试验，将训练次数、训练时间以及训练误差作为取得最佳组合的判断依据。实验结果显示在训练函数选用Levenberg－Marquardt函数trainlm，同时激活函数选用logsig－purelin，且神经网络的隐层神经元数目为12时网络的训练速度快且训练误差小，网络的预测性能达到最佳的状态。所以本文采用6－12－1的神经网络模型，最终确定的臂架结构BP神经网络模型拓扑结构，其中b为阈值，w为权值，若输出存在误差，根据误差调整权值和阈值，使网络的输出接近预期。 拓扑结构根据所建模型，设置训练目标误差为1e－6，最大训练次数为1000，学习率速率为0．01，每训练50次显示一次结果，初始权值为－1～1之间的随机数。得到训练过程中的均方差曲线，如图5所示，当训练次数达到145次的时候，均方误差达到所设置的要求1e－6时网络停止训练。

       将测试数据输入已建好的网络模型中，得到相应的输出值，表4为BP网络预测输出结果和有限元分析结果的对比表。其中两者最大的误差仅为0．14%，这表明本文所构建BP网络已成功建立了输入输出之间的动态非线性映射关系。

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     遗传算法及神经网络的协同优化,   数学模型的建立:  (1)目标函数的建立,  登高车臂架结构最终要实现的优化的目标为结构质量轻，动态性能最佳。因为本文所研究的内容为:在跨度、密度、截面形状不变的条件下，通过改变臂架焊接板的厚度，寻求重量最轻，因此其质量由板厚决定，轻量化为第一个目标函数。由模态分析与谐响应分析的结果可知臂架结构二阶模态频率为最可能引发共振的频率。因此为改善臂架结构动态性能，故提取二阶模态频率作为结构动态的另一个目标函数。最终其表达式为式(1):minM=21×(T1+T2+T3)+23×T7+295×B1+608×B2minF=－f2}

     (2)设计变量的确定,  设计变量为通过灵敏度分析提取的臂架结构板厚参数，即横一隔板、横二隔板、横三隔板、纵筋板、翼缘板、腹板的板厚。如式(2)。X=［T1，T2，T3，T7，B1，B2］

      (3)约束条件的确定:  ①根据登高车的起重量、跨度等基本参数，确定的6个变量的厚度尺寸取值范围，单位为mm。同时还应满足水平静刚度约束、垂直静刚度约束、臂架跨端最大剪应力约束、臂架跨中最大正应力约束等约束条件。 ②刚度约束(ⅰ)臂架的水平静刚度计算公式为:fH=φ5a×(P1+P2)L3g×48EIy+φ5a×5qLL4g×384EIy≤［fH］  (3)式中:a—大车起动及制动加速度，g—重力加速度;P1—小车重量在臂架上产生的轮压，N;P2—起升重物在臂架上产生的轮压，N;［fH］—为水平许用静挠度，［fH］=L2000。

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