摘要
本发明公开了一种螺栓连接组合式活塞裙顶接触异形型面设计方法,该方法首先建立活塞的有限元仿真模型并得到裙顶接触的径向和周向的表面变形量;再对表面变形量进行拟合,分别得到径向和周向的初始型线;然后选择优化的目标参数并进行抽样,得到型线样本;再对型线样本对应的有限元仿真模型进行模拟,用于训练机器学习代理模型;验证后,得到精度满足要求的训练后的机器学习代理模型;再在此模型基础上进行迭代求解,得到最佳的目标参数;最后根据最佳的目标参数得到最佳型线,再进行线性叠加形成的三维曲面作为最佳型面。本发明借助机器学习的数据驱动方法,创新性地将人工智能算法应用于螺栓连接组合式活塞裙顶接触异形型面设计中。
技术关键词
组合式活塞
异形型面
稳态温度场
仿真模型
有限元仿真模拟
样本
Kriging模型
载荷
拉丁超立方抽样
数据驱动方法
应力
响应面模型
人工智能算法
螺栓预紧力
参数
活塞缸套
精度
接触面
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仿真模型
消防
梯度提升树模型
实时监测数据
传感器优化布置
直流海缆
转换站
电抗器电感
避雷器
宽频等效电路
极限学习机算法
切削力建模方法
切削力预测模型
样本
神经网络模型
节能基站
综合能效评估方法
基站设备
基站主设备
基站配套设备