基于Kriging模型的軸承結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法

基于Kriging模型的軸承結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法基于Kriging模型的軸承結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法摘要：軸承是機(jī)械設(shè)備中重要的部件之一，其性能對(duì)整個(gè)機(jī)械設(shè)備的運(yùn)行穩(wěn)定性和壽命有著重要影響。軸承結(jié)構(gòu)參數(shù)的優(yōu)化設(shè)計(jì)是提高軸承性能的關(guān)鍵因素之一。本論文提出了一種基于Kriging模型的軸承結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，該方法結(jié)合了仿真模型和統(tǒng)計(jì)模型，通過對(duì)軸承結(jié)構(gòu)參數(shù)的監(jiān)測(cè)和建模，利用Kriging模型來擬合參數(shù)之間的關(guān)系，并通過優(yōu)化算法求解最優(yōu)解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠顯著提高軸承的性能，降低故障概率，提高機(jī)械設(shè)備的運(yùn)行穩(wěn)定性。關(guān)鍵詞：軸承；結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化；Kriging模型；性能提升；優(yōu)化算法1.引言軸承是機(jī)械設(shè)備中重要的部件之一，廣泛應(yīng)用于各種機(jī)械設(shè)備中，如汽車、飛機(jī)、火車等。軸承的性能對(duì)于機(jī)械設(shè)備的正常運(yùn)行和壽命有著重要的影響。而軸承的結(jié)構(gòu)參數(shù)是決定其性能的關(guān)鍵因素之一。傳統(tǒng)的軸承結(jié)構(gòu)參數(shù)設(shè)計(jì)方法往往基于試驗(yàn)和經(jīng)驗(yàn)，存在設(shè)計(jì)周期長(zhǎng)、成本高、效率低等問題。因此，研究一種高效、準(zhǔn)確的軸承結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法具有重要意義。2.相關(guān)工作目前，軸承結(jié)構(gòu)參數(shù)設(shè)計(jì)的研究主要集中在兩個(gè)方面：實(shí)驗(yàn)方法和數(shù)值模擬方法。實(shí)驗(yàn)方法通常需要大量的試驗(yàn)數(shù)據(jù)和時(shí)間，成本較高，且結(jié)果具有一定的隨機(jī)性。數(shù)值模擬方法可以通過計(jì)算機(jī)模擬分析軸承的性能，從而減少實(shí)驗(yàn)成本和時(shí)間。但是，由于軸承結(jié)構(gòu)參數(shù)之間的復(fù)雜關(guān)系，傳統(tǒng)的數(shù)值模擬方法往往需要較高的計(jì)算資源和時(shí)間。3.方法介紹本文提出了一種基于Kriging模型的軸承結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法。Kriging模型是一種統(tǒng)計(jì)模型，通過對(duì)軸承結(jié)構(gòu)參數(shù)的監(jiān)測(cè)和建模，利用Kriging模型來擬合參數(shù)之間的關(guān)系，并通過優(yōu)化算法求解最優(yōu)解。3.1數(shù)據(jù)收集和處理首先，收集軸承結(jié)構(gòu)參數(shù)的數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。數(shù)據(jù)可以來源于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)等。通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，去除噪聲和異常值，使得數(shù)據(jù)更加準(zhǔn)確。3.2Kriging模型建模將經(jīng)過處理的數(shù)據(jù)利用Kriging模型進(jìn)行建模。Kriging模型可以通過樣本點(diǎn)之間的空間相關(guān)性來插值參數(shù)之間的關(guān)系，從而得到一個(gè)準(zhǔn)確的模型。Kriging模型不僅可以考慮變量之間的線性關(guān)系，還可以考慮非線性關(guān)系。3.3優(yōu)化算法求解最優(yōu)解通過Kriging模型求解最優(yōu)解是一個(gè)非線性優(yōu)化問題。本文采用了遺傳算法來求解最優(yōu)解。遺傳算法是一種模擬生物進(jìn)化的算法，通過模擬自然選擇、交叉和變異的過程來不斷搜索最優(yōu)解。通過對(duì)Kriging模型的優(yōu)化，得到最優(yōu)的軸承結(jié)構(gòu)參數(shù)。4.實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論本文在某軸承的結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)中進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。通過采集軸承的運(yùn)行數(shù)據(jù)，建立了Kriging模型，并利用遺傳算法求解最優(yōu)解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的方法能夠顯著提高軸承的性能，降低故障概率，提高機(jī)械設(shè)備的運(yùn)行穩(wěn)定性。5.結(jié)論本文提出了一種基于Kriging模型的軸承結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法。通過對(duì)軸承結(jié)構(gòu)參數(shù)的監(jiān)測(cè)和建模，利用Kriging模型來擬合參數(shù)之間的關(guān)系，并通過優(yōu)化算法求解最優(yōu)解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠顯著提高軸承的性能，降低故障概率，提高機(jī)械設(shè)備的運(yùn)行穩(wěn)定性。該方法不僅可以在軸承設(shè)計(jì)中應(yīng)用，也可以推廣到其他機(jī)械設(shè)備的優(yōu)化設(shè)計(jì)中。參考文獻(xiàn)：[1]Li,Z.,Li,Z.,Yang,J.,etal.(2018).DesignoptimizationofrollingbearingstructurebasedonKrigingandgeneticalgorithm.JournalofMechanicalEngineering,54(15),155-162.[2]Li,Y.,Jing,X.,Liang,D.,etal.(2019).OptimizationofbearingstructuredimensionsbasedonKrigingmodelandparticleswarmalgorithm.JournalofMechanicalEngineering,55(5),203-208.[3]Cheng,L.,Wang,D.,Bai,Y.,etal.(2020).OptimizationofRollerBearingStructuresBasedonParameterizationofVariableParametersandKrigingModel.JournalofComputationalandTheoreticalNanoscience,17(10),4692-4701.[4]Liu,H.,Zhang,G.,&Liu,D.(2021).StructureParameterOptimizationDesignofRollingBeari