基于机器学习的能量天平柔性导向机构铰链刚度设计方法,涉及能量天平设计技术领域。铰链厚度作为结构参数构建机构参数库;三维建模软件设计方案转化三维模型库;三维网格划分和有限元分析建立网格库;通过有限元仿真结果构建三维仿真结果数据库;利用机器学习的方法建立结构参数与性能特性之间的映射关系,作为机器学习的参数库;通过机器学习方法对设计方案进行优选;构建不同指标体系下的柔性导向机构方案库,获得满足要求的柔性导向机构铰链。通过机器学习方法预测最优柔性导向机构铰链设计方案,结合有限元分析对铰链三维模型的力学性能进行仿真,减实验和计算需求,提升设计效率和经济效益。
背景技术
能量天平作为质量标准测量设备,其柔性导向机构对E-8量级测量精度以及提升机械系统的运动性能至关重要。然而,由于加工周期长、装配过程耗时且负载较大,实验条件难以严格控制,导致柔性导向机构铰链的设计与应用面临较大的挑战。
由于柔性导向机构铰链在复杂受力条件下运行,不同设计参数组合(如铰链的厚度)都会显著影响其性能表现,而且柔性导向机构在装配过程中风险较大,稍有偏差便可能导致性能失效或需要返工。因此,在特定工作条件下研究柔性导向机构铰链的设计方案与其相应的力学特性至关重要。此外,柔性导向机构铰链的加工周期较长,装配过程的风险和耗时还会进一步增加实验优化成本,且模拟计算量大。
实现思路