应用神经网络和粒子群算法的振动式分选机参数优化研究.pdf

【振动式分选机参数优化】在废旧铅酸蓄电池回收预处理工艺中，振动式分选机的设计至关重要。为了提高极群分离效率和设备性能，本研究应用了神经网络和粒子群算法进行参数优化。 【神经网络】在该研究中，椭圆基神经网络（EBF）被用来构建近似模型。这种神经网络可以高效地逼近复杂非线性关系，通过训练数据学习和建立输入与输出之间的映射关系。在此过程中，EBF神经网络用于模拟振动式分选机的动态特性，以降低质量、减少应力和提升固有频率为目标。 【粒子群算法】粒子群优化算法（PSO）是一种基于群体智能的全局优化方法。相较于传统的优化算法，PSO能更好地探索搜索空间，寻找全局最优解。在振动式分选机的参数优化中，PSO被用来优化EBF神经网络构建的模型，找到最优的结构参数。 【灵敏度分析】研究首先进行了灵敏度分析，这是识别关键结构参数的过程。通过分析各参数对目标函数（如质量、应力和固有频率）的影响程度，确定了影响最大的结构参数，为后续的优化工作提供了指导。 【优化结果】经过神经网络和粒子群算法的联合优化，振动式分选机的结构质量降低了9.7%，最大等效应力下降了36.7%，第三阶固有频率提高了12.9%。这些优化不仅提升了设备的性能，还提高了其运行的稳定性。 【可靠性分析】优化前后的结构还进行了可靠性分析，结果显示结构可靠度提升了5.9%。这意味着在工作条件下的故障率显著降低，设备的长期稳定性和安全性得到增强。 【总结】应用神经网络和粒子群算法的组合在振动式分选机的参数优化中表现出强大的潜力，能够有效改善设备性能，降低成本，提高工作效率。这种方法对于废旧电池回收领域以及其他需要精密分拣和处理的工业过程具有重要的参考价值。同时，通过深入理解和应用这类智能优化技术，可以推动机械设计与制造领域的技术创新和发展。