【摘 要】
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为实现航空发动机高压转子零件快速且精确装配,通过智能算法对转子零件装配偏心进行预测进而进行相位优化。首先,运用前30阶傅里叶级数的方法模拟形貌误差并生成误差数据。其
【机 构】
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西安交通大学机械工程学院,西安交通大学现代设计及转子轴承系统教育部重点实验室,长安大学工程机械学院
【基金项目】
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航空发动机及燃气轮机重大专项基础研究项目(2017-VII-0010-0105),国家自然科学基金资助项目(51805419),中国博士后科学基金资助项目(2019T120899)
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为实现航空发动机高压转子零件快速且精确装配,通过智能算法对转子零件装配偏心进行预测进而进行相位优化。首先,运用前30阶傅里叶级数的方法模拟形貌误差并生成误差数据。其次,添加误差数据到有限元模型中计算出装配偏心。再次,搭建BP人工神经网络模型,提取傅里叶级数的幅值和相位作为神经网络的输入,装配偏心作为网络输出,在神经网络中加入衰减学习率、正则化、滑动平均算法,使计算装配偏心更加精确、稳定,使用200组数据完成神经网络训练,并用训练好的网络对3组测试数据进行验证。最后,分别使用神经网络计算得到的不同装配零件每
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