[发明专利]洗衣机的阻尼装置优化方法有效

专利信息
申请号: 201710720409.4 申请日: 2017-08-21
公开(公告)号: CN107577853B 公开(公告)日: 2021-03-19
发明(设计)人: 刘明东 申请(专利权)人: 无锡小天鹅电器有限公司
主分类号: G06F30/23 分类号: G06F30/23;G06F30/17;G06N3/04
代理公司: 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 代理人: 黄德海
地址: 214028 江苏省无*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 洗衣机 阻尼 装置 优化 方法
【权利要求书】:

1.一种洗衣机的阻尼装置优化方法,其特征在于,包括以下步骤:

S1:选取所述阻尼装置参数范围和平衡性能参数范围;

S2:在所述阻尼装置参数范围内和所述平衡性能参数范围内,采用有限元建立所述阻尼装置参数与所述平衡性能参数的对应关系的样本数据;

S3:基于所述样本数据建立多输入多输出的神经网络模型,对所述神经网络模型进行模型训练和模型验证;

S4:通过对目标优化理论和遗传算法对所述神经网络模型进行优化,以得出最优解集;

S5:将所述最优解集中的数据通过有限元仿真验证和实物验证以验证结果是否满足设计要求且得出最优解;

在所述步骤S1中,所述阻尼装置参数包括吊簧的长度、所述吊簧的刚度、所述吊簧的与竖直方向的角度、所述吊簧的与箱体后壁的距离、阻尼减震器的长度、所述阻尼减震器的阻尼系数、所述阻尼减震器与竖直方向的角度中的至少一个;

在所述步骤S1中,所述平衡性能参数包括共振频率、振动位移、振动噪声、筒体的最大形变量中的至少一个;

所述神经网络模型包括多个神经元模型,每个所述神经元模型被构造为基本函数,所述神经元模型为多点输入,各自乘以权系数,通过基本函数得出神经元的输出,所述神经网络模型利用遗传算法与L-M算法相结合的网络训练算法进行模型训练,

限制平衡性能参数的取值范围,通过遗传算法且利用神经网络模型进行优化设计进而得出全局最优解集,且只对重要的参数取全局最优解。

2.根据权利要求1所述的洗衣机的阻尼装置优化方法,其特征在于,所述阻尼装置包括:

吊簧,所述吊簧适于连接在所述洗衣机的箱体和筒体之间且位于所述洗衣机的顶部;

阻尼减震器,所述阻尼减震器适于连接在所述洗衣机的箱体和筒体之间且位于所述洗衣机的底部。

3.根据权利要求1所述的洗衣机的阻尼装置优化方法,其特征在于,所述共振频率通过模态分析选取前三阶模态,所述振动位移和所述筒体的最大形变量通过有限元分析得出,所述振动噪声通过噪声频谱分析得出。

4.根据权利要求1所述的洗衣机的阻尼装置优化方法,其特征在于,所述神经网络模型采用80%的样本数据进行模型训练,采用20%的样本数据进行模型验证。

5.根据权利要求1所述的洗衣机的阻尼装置优化方法,其特征在于,对所述全局最优解集进行有限元仿真验证和实物验证,验证结果满足设计需求得出最优解,反之则重新建立模型,直到满足需求。

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