龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明属于飞机制造技术领域，涉及一种起落架撑杆结构的优化方法，包括：选择设计变量及确定其变化范围；建立目标函数；采用最优拉丁超立方试验设计方法选取样本点；根据样本点参数更新数模，计算最大应力；通过计算最大互信息系数进行分析；根据变量个数，采用最优拉丁超立方试验设计方法重新选取样本点，更新数模，计算撑杆结构的最大应力；建立GA‑BP神经网络模型，联合样本点和结构最大应力数据训练神经网络；基于训练好的GA‑BP神经网络模型，采用粒子群优化算法对结构优化问题进行寻优，在收敛解中取最优解作为最终结构优化参数；本发明采用最优拉丁超立方试验方法和神经网络相结合的方法，使得优化过程可靠、高效，有助于提升飞机的安全性和疲劳寿命。
主权项：1.一种起落架撑杆结构的优化方法，其特征在于，所述优化方法包括：步骤一：根据工程实际情况选取双孔侧孔内径、挖槽四边形圆角、挖槽单侧深度、单孔侧孔内径、单孔侧凹槽单侧深度、凹槽与耳片过渡倒角、单孔侧外圈倒角、双孔侧凹槽纵向高度和双孔侧凹槽圆角作为撑杆结构的设计变量，在预留安全裕度的情况下给定设计变量范围X∈[0.67Xmin,0.67Xmax]，Xmin为设计变量实际下限，Xmax为设计变量实际上限；步骤二：依据步骤一中的9个设计变量，并结合各设计变量的变化范围，建立目标函数；步骤三：采用最优拉丁超立方试验设计方法选取样本点，80％作为训练集，20％作为测试集；步骤四：根据样本点参数，更新三维结构模型，计算撑杆结构的最大应力；步骤五：通过计算各设计变量与最大应力之间的最大互信息系数进行参数敏感性分析，筛选设计变量；步骤六：根据筛选后的设计变量个数，采用最优拉丁超立方试验设计方法重新选取样本点，更新三维结构模型，计算撑杆结构的最大应力；步骤七：建立GA-BP神经网络模型，联合样本点和结构最大应力数据训练GA-BP神经网络模型，以拟合优度R2衡量训练GA-BP神经网络模型的拟合精度；步骤八：基于训练好的GA-BP神经网络模型，采用粒子群优化算法对设计变量进行寻优，在收敛解中取最优解作为最终结构优化参数，对起落架撑杆结构进行优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 一种起落架撑杆结构的优化方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号