基于虚拟样机技术的平行折线绳槽卷筒智能设计

本文所研究的课题是根据传统螺旋绳槽卷筒不能满足大扬程、大起重量的起重机卷筒多层卷绕的实际需要,且多层卷绕卷筒产品的设计、开发周期长而提出的。在全面地了解国内外卷筒应用发展现状,掌握基于神经网络的智能设计发展现状的基础上,论文深入探讨了平行折线卷筒的结构特点及其设计计算,应用了BP神经网络简化了平行折线绳槽卷筒的设计计算量,实现了智能设计的目的,并利用了虚拟样机设计技术对卷筒的结构和动作进行了较为深入的仿真研究。 首先根据平行折线绳槽卷筒对普通螺旋绳槽卷筒的优缺点,研究设计了平行折线绳槽卷筒的一般结构。并根据大吨位、高扬程的起重机起升技术性能参数,研究出对应系列的平行折线绳槽卷筒的结构参数的计算公式,然后编制了平行折线绳槽卷筒钢丝绳偏角的计算可视化程序,并以此得到了作用于神经网络的所必需的训练样本和检验样本。 其次,本文重点分析了BP神经网络理论,对改进的BP神经网络算法进行了探讨与分析,并且论述了在Matlab环境下样本数据的预处理方法、神经网络各项结构参数的确定方法和基本原则,最后确定出最佳的神经网络结构参数。首先用设计好了的训练样本对改进的BP神经网络进行训练,优化选择网络结构,然后利用检验样本对该网络结构进行检验,最终检验结果表明该网络结构达到了智能化设计要求。 接着,本文具体介绍了虚拟样机技术概念,探讨了虚拟样机的技术难点及其标准化,分析了虚拟样机的一般开发过程,并研究了3D模型在虚拟样机协同设计过程中的作用及其实现。以此为基础,本文第6章把虚拟样机技术应用到平行折线绳槽卷筒的设计上,结合Pro/Engineer软件,利用参数化设计的方法,对卷筒进行了三维建模,建立了平行折线绳槽卷筒的零部件库。最后论文研究了OpenGL语言在Visual C++环境下的具体应用,并完成了平行折线绳槽卷筒可交互式的动画仿真。