CN115563714B 复杂装备关键位置振动特性参数验证方法 （南京邮电大学）_第1页
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文档简介

号本发明公开了一种复杂装备关键位置振动确定需要验证的复杂装备关键位置的振动特性将复杂装备动力学模型在仿真过程得到的振动特性参数与神经网络训练模型得到的振动特性22)在仿真软件中建立复杂装备动力学模型，3)在实体复杂装备行进过程中，得到各零4)在动力学仿真软件中给定仿真时间和步长，对复杂装备模5)确定需要验证的复杂装备关键位置的振6)利用神经网络模型对所选关键位置刚度阻尼系数键位置刚度阻尼系数与振动特性参数之间的拟合关7)将神经网络训练数据中的悬挂装置刚度阻与神经网络训练模型得到的振动特性参数进行对建好的复杂装备各零部件导入动力学仿真软件中，按照各零部件几何位置关系建立模型，37.根据权利要求6所述的复杂装备关键位置振动特性参数验证方法，其特征在于在在仿真软件后处理模块中，以文本形式导出输出数据与输入生成式对抗神经网络进行数据填充；将对抗式生成网络中填充的数据送入全连接神经网所述对抗式生成网络中的生成器与辨别器均由多层残差神经网络中的激活函数采用ReLu函数，全连接神经网络的激活函数采用ReLu函数或Sigmoid函定义全连接神经网络的输入层、隐藏层和输出层，输入层为9.根据权利要求8所述的复杂装备关键位置振动特性参数验证方法，将输入层的数据刚度及阻尼系数，通过仿真软件零部件的properties属性根据实际情况自行设置，w为权步骤7)中，将神经网络训练得到的悬挂装置刚度阻尼系数传回动力学仿真软件进行验证，得到的质心铅垂加速度均方根值与神经网络训练模型得到的预测质心铅垂加速度均方根4装备研制过程中不可或缺的技术手段。因此研究某些重要参数对关键位置振动特性的影[0007]2)在仿真软件中建立复杂装备动力学模型，在不同等级5参数与神经网络训练模型得到的振动特性参数进行对[0019]图1是本发明实施例提供的复杂装备关键位置振动特性参数分析与验证方法的流[0023]2)在仿真软件中建立复杂装备动力学模型，在不同等级6参数与神经网络训练模型得到的振动特性参数进神经网络中的激活函数采用ReLu函数，全连接神经网络的激活函数采用ReLu函数或7i)为输入层数据，f[g(xi)]表示将输入层数据传入度、位移在y坐标方向的分量输出到数学工具中进行后处理，求得质心铅垂加速度均方根明精神和范围的

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