基于神经网络的小型谐波柔轮结构参数优化
邵未龙
李鹭扬
叶雯莉
王奇山
扬州大学 机械工程学院,扬州 225100
摘要：[目的]目前关于小型谐波减速器参数合理化设置的研究较少,为了改善小型谐波柔轮的受力状态与传动性能,提出一种基于神经网络的参数优化方法.[方法]首先,建立了柔轮仿真模型并采用局部敏感度分析法筛选优化参数;然后,使用遗传算法优化了人工神经网络,建立了优化参数与柔轮应力和刚度之间的映射模型;最后,通过模型分析,得到了优化参数的全局敏感度,并揭示了优化参数与柔轮应力和刚度之间的关系.[结果]计算结果表明,基于神经网络全局敏感度分析的柔轮结构参数优化,可有效改善柔轮的应力集中现象,提高柔轮的刚度,增强谐波减速器的传动性能.
关键词：人工神经网络全局敏感度小型谐波减速器参数优化
分类号：TH132.43(机械零件及传动装置)
论文发表日期：2025-09-15
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 47-54 )
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