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龍圖騰網(wǎng)恭喜福建理工大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利一種運(yùn)用多目標(biāo)遺傳算法優(yōu)化卸胎機(jī)法蘭盤(pán)結(jié)構(gòu)的方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114492155B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-30發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202111369742.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/27；該發(fā)明授權(quán)一種運(yùn)用多目標(biāo)遺傳算法優(yōu)化卸胎機(jī)法蘭盤(pán)結(jié)構(gòu)的方法是由王乾廷;程龍;李浩宇;凌靜秀設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-11-16向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種運(yùn)用多目標(biāo)遺傳算法優(yōu)化卸胎機(jī)法蘭盤(pán)結(jié)構(gòu)的方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)一種運(yùn)用多目標(biāo)遺傳算法優(yōu)化卸胎機(jī)法蘭盤(pán)結(jié)構(gòu)的方法，結(jié)合動(dòng)力學(xué)、有限元等數(shù)值分析平臺(tái)，運(yùn)用智能算法對(duì)卸胎機(jī)法蘭盤(pán)的尺寸參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化，并使用screening法多目標(biāo)優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比，得出法蘭盤(pán)的最優(yōu)結(jié)構(gòu)。本發(fā)明的目的是填補(bǔ)目前巨型卸胎機(jī)法蘭盤(pán)研究的空白。第二點(diǎn)，運(yùn)用動(dòng)力學(xué)、有限元等數(shù)值分析平臺(tái)，結(jié)合智能算法，提供一種法蘭盤(pán)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的方法，同時(shí)使用不同的方法進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證，使優(yōu)化結(jié)果更具可信度。第三點(diǎn)，運(yùn)用智能算法對(duì)法蘭進(jìn)行結(jié)構(gòu)優(yōu)化，以降低質(zhì)量，延長(zhǎng)使用壽命為目標(biāo)，得到最優(yōu)的法蘭盤(pán)結(jié)構(gòu)。

本發(fā)明授權(quán)一種運(yùn)用多目標(biāo)遺傳算法優(yōu)化卸胎機(jī)法蘭盤(pán)結(jié)構(gòu)的方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種運(yùn)用多目標(biāo)遺傳算法優(yōu)化卸胎機(jī)法蘭盤(pán)結(jié)構(gòu)的方法，其特征在于：其包括以下步驟：1）建立整體卸胎機(jī)的虛擬樣機(jī)，根據(jù)實(shí)際工況進(jìn)行仿真，獲得定環(huán)回轉(zhuǎn)處連接法蘭盤(pán)的載荷時(shí)間歷程；2）建立法蘭盤(pán)的三維模型，將法蘭盤(pán)的三維模型導(dǎo)入Ansys，設(shè)置法蘭盤(pán)材料參數(shù)根據(jù)不同工況分別對(duì)三維模型施加單位載荷，獲得不同工況單位載荷下的應(yīng)力結(jié)果，根據(jù)不同工況下的應(yīng)力云圖結(jié)合各方向的動(dòng)載荷譜，運(yùn)用準(zhǔn)靜態(tài)法將力載荷譜轉(zhuǎn)換成應(yīng)力歷程譜；運(yùn)用AnsysnCode疲勞分析軟件結(jié)合應(yīng)力歷程數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)法蘭盤(pán)的使用壽命；3）改變法蘭盤(pán)的尺寸，在不同尺寸下對(duì)法蘭盤(pán)壽命進(jìn)行仿真預(yù)測(cè)；4）將上述仿真預(yù)測(cè)的法蘭盤(pán)壽命與各尺寸參數(shù)作為Bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與測(cè)試數(shù)據(jù)，運(yùn)用matlab構(gòu)建Bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壽命預(yù)測(cè)模型；步驟4）中，以權(quán)值與閾值作為個(gè)體，預(yù)測(cè)值與仿真值的誤差平方和的倒數(shù)作為適應(yīng)度函數(shù)，個(gè)體的適應(yīng)度越大，個(gè)體值越優(yōu)，以使適應(yīng)度最大的個(gè)體為最優(yōu)個(gè)體對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值與閾值進(jìn)行優(yōu)化，以提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度；5）在完成優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，使用多目標(biāo)遺傳算法對(duì)法蘭盤(pán)的結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，將尺寸參數(shù)作為個(gè)體，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)不同尺寸下預(yù)測(cè)的法蘭盤(pán)壽命與質(zhì)量作為目標(biāo)函數(shù)，使得法蘭盤(pán)在最優(yōu)參數(shù)下壽命最長(zhǎng)，質(zhì)量最小；6）將多目標(biāo)遺傳算法和Ansys中的直接優(yōu)化法的兩種優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行對(duì)比取整后得到最優(yōu)尺寸參數(shù)從而得出法蘭最優(yōu)結(jié)構(gòu)，建立法蘭盤(pán)最優(yōu)結(jié)構(gòu)的三維模型。

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