摘要
本发明涉及计算机数值计算领域,具体涉及一种超声电机专用碟簧优化设计方法,首先在有限元软件中,对碟簧受力模型进行参数化建模,并根据相关材料属性进行设置,对接触面的特性进行设定与约束,根据碟簧的参数特性进行边界条件设置,然后划分网格,提交进行有限元软件计算,进行初始数据收集;然后修改参数,运行Python脚本控制有限元软件进行批量运算,并输出碟簧特性曲线。构建粒子群算法(PSO)与卷积神经网络(CNN)结合的优化算法模型,优化算法模型通过迭代交互实现计算设计优化,获取最优结构参数及特性曲线。本发明通过对碟簧结构参数进行计算设计并优化,为超声电机碟簧提供了便捷高效的计算方式,满足超声电机特定工况需求。
技术关键词
超声电机
优化设计方法
卷积神经网络算法
碟簧
算法模型
粒子群算法
参数
软件
生成三维模型
曲线
受力
网格
压板
工况需求
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批量
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