基于神经网络的飞轮结构深度优化
为了研究储能飞轮的外形轮廓优化结构特征,提出一种基于有限元分析的优化结构方法并结合神经网络进行飞轮外形轮廓的深度优化。深入分析了传统飞轮储能结构优化方式的优点和不足。建立飞轮转动的应力应变物理方程,得到飞轮旋转的应力分布曲线。将神经网络模型引入到飞轮结构优化上,与有限元模型得到的结果进行对比分析,得到最优的飞轮结构轮廓。利用神经网络得到的优化模型与有限元得到的结果对比误差较小,表明了神经网络模型的准确性,并且利用神经网络构建的优化模型程序化更简单,整个设计过程更高效、简洁。
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