摘要
本发明的螺杆转子轻量化设计方法先通过构建螺杆转子轻量化模型,选取两端端面厚度、工作齿面厚度、内支撑杆宽度和内支撑柱直径作为设计变量,建立包含质量、最大总变形、一阶固有频率三目标的多目标优化数学模型,再采用拉丁超立方抽样方法生成样本数据对XGBoost预测模型进行训练,同时,利用SNBRO算法优化XGBoost预测模型的超参数,得到SNRBO‑XGBoost多目标预测模型,然后以此作为NSGA‑III算法的适应度函数,并结合多目标优化数学模型,最终建立NSGA‑Ⅲ多目标优化模型,用于对螺杆转子的结构参数进行优化,进而达到对螺杆转子的轻量化设计。采用该设计方法对螺杆转子进行轻量化设计,不仅能够降低螺杆转子的质量,提升材料利用率,还可以增强螺杆转子的动静态性能。
技术关键词
轻量化设计方法
螺杆转子
拉丁超立方抽样方法
ANSYS软件
数学模型
位置更新
超参数
引入遗传算法
生成样本数据
变量
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因子
支撑杆
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