基于BP神经网络的曲轴润滑特性全局优化

摘要：

针对某增压柴油机缸内最大爆发压力提升后出现的曲轴润滑恶化现象,提出了一种基于最优拉丁超立方实验设计与BP神经网络相结合的优化方法,通过建立弹性流体动力润滑近似模型,对曲轴各主轴颈的峰值总压、最小油膜厚度、峰值粗糙接触压力、摩擦损失、剪切率、轴心运动等参数进行全局寻优,以获取最优的轴承间隙、轴颈和轴瓦表面粗糙度、供油孔角度和大小以及供油压力的设计参数.对比最优方案与原机弹性流体动力润滑计算结果发现:优化方案18 MPa在总摩擦损失方面只比原机16 MPa高约1.5％,粗糙接触比略优,剩余评价指标结果接近原机,所有指标全面优于原机18 MPa,总体达到预期优化目标.

关键词：最优拉丁超立方、BP神经网络、弹性流体动力润滑、全局优化

所属期刊栏目：47

分类号：TK421+.9(内燃机)

资助基金：国家重点研发计划2016YFD0700400

在线出版日期：2018-10-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：42-48