现代制造工程2024,Issue(4) :140-145.DOI:10.16731/j.cnki.1671-3133.2024.04.019

基于BP神经网络的谐波减速器柔轮疲劳寿命预测研究

Research on fatigue life prediction of flexspline of harmonic reducer based on BP neural network

成元彬 袁文平 张涛 刘志峰
现代制造工程2024,Issue(4) :140-145.DOI:10.16731/j.cnki.1671-3133.2024.04.019

基于BP神经网络的谐波减速器柔轮疲劳寿命预测研究

Research on fatigue life prediction of flexspline of harmonic reducer based on BP neural network

成元彬 1袁文平 1张涛 2刘志峰3
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作者信息

  • 1. 北京市科学技术研究院智能装备研究所,北京 100061
  • 2. 北京工业大学材料与制造学部,北京 100124
  • 3. 吉林大学机械与航空航天工程学院,长春 130025
  • 折叠

摘要

柔轮是谐波减速器的易损零件,在波发生器的高转速带动下转动,其疲劳寿命一直是备受关注的研究重点.以某型号杯型谐波减速器柔轮为研究对象,建立有限元仿真模型,得到柔轮最大应力与筒长、筒体壁厚和不同过渡圆角半径等参数之间的关系.根据柔轮S-N曲线,计算得到柔轮疲劳寿命,利用反向传播(Back Propagation,BP)神经网络实现了柔轮疲劳寿命的预测.

Abstract

The flexspline is a vulnerable part of the harmonic reducer.Driven by the high rotation speed of the wave generator,its fatigue life has always been a research focus of concern.Takes flexible wheel of a cup-type harmonic reducer as the research ob-ject,establishes a finite element simulation model,the relationship between its maximum stress and the parameters such as the length of the cylinder,the thickness of the cup wall and the radius of different transition fillets were obtained.Based on the S-N curve of the flexspline,the fatigue life of the flexspline was calculated,and the prediction of fatigue life was achieved using BP neural network.

关键词

柔轮/应力分析/疲劳寿命预测/有限元分析/反向传播神经网络

Key words

flexspline/stress analysis/fatigue life prediction/finite element/Back Propagation(BP)neural network

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基金项目

北京市科学技术研究院装备改革与发展专项(0820230195KF001-01)

出版年

2024
现代制造工程
北京机械工程学会 北京市机械工业局技术开发研究所

现代制造工程

CSTPCD北大核心
影响因子:0.374
ISSN:1671-3133
参考文献量11
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