[发明专利]基于动力学振动响应特性的大型高速回转装备深度学习调控与装配方法和装置

权利要求书

1.基于动力学振动响应特性的大型高速回转装备深度学习调控与装配方法，其特征在于：所述方法中使用调控装置，所述装置包括基座(1)、气浮轴系(2)、静平衡测量台(3)、调心调倾工作台(4)、左立柱(5)、右立柱(6)、左下横向测杆(7)、左下伸缩式电感传感器(8)、左上横向测杆(9)、左上伸缩式电感传感器(10)、右下横向测杆(11)、右下杠杆式电感传感器(12)、右上横向测杆(13)、右上杠杆式电感传感器(14)、门型横梁(15)、纵向测杆(16)和中位伸缩式电感传感器(17)；所述气浮轴系(2)嵌套在基座(1)中心位置上，静平衡测量台(3)配置在气浮轴系(2)中心位置上，其中静平衡测量台(3)包括静平衡测量台下板(3a)、静平衡测量台上板(3b)、两个导向杆(3c，3d)、四个驱动杆(3e，3f，3g，3h)和三个精密力传感器(3i，3j，3k)；两个导向杆(3c，3d)均匀等距配置在静平衡测量台下板(3a)上；四个驱动杆(3e，3f，3g，3h)均匀等距配置在静平衡测量台下板(3a)上，静平衡测量台上板(3b)套装在两个导向杆(3c，3d)上，三个精密力传感器(3i，3j，3k)均匀等距配置在静平衡测量台上板(3b)上；调心调倾工作台(4)配置在静平衡测量台(3)中心位置上，左立柱(5)和右立柱(6)对称分布在气浮轴系(2)的两侧且固装在基座(1)上；在左立柱(5)上从上至下依次可移动调节地套装左上横向测杆(9)和左下横向测杆(7)，左上伸缩式电感传感器(10)与左上横向测杆(9)固连；左下伸缩式电感传感器(8)与左下横向测杆(7)固连；在右立柱(6)上从上至下依次可移动调节地套装右上横向测杆(13)和右下横向测杆(11)，右上杠杆式电感传感器(14)与右上横向测杆(13)固连；右下杠杆式电感传感器(12)与右下横向测杆(11)固连；门型横梁(15)两端与左立柱(5)上端和右立柱(6)上端固连；在门型横梁(15)上可移动调节地套装纵向测杆(16)，中位伸缩式电感传感器(17)与纵向测杆(16)固连；

所述方法包括以下步骤：

步骤1、建立多级转静子装配后同轴度、不平衡量、刚度和振动幅值模型；

步骤2、依据蒙特卡罗法生成各级转静子的接触面跳动数据10000组，将随机数带入多级转静子同轴度、不平衡量、刚度和振动幅值模型，旋转各级转静子的旋转角度，进而得到10000组多级转静子同轴度、不平衡量、刚度和振动幅值参数，根据绘制的分布函数求出概率密度函数，进而得到航空发动机转静子的接触面跳动与最终多级转静子同轴度、不平衡量、刚度和振动幅值之间的概率关系，实现多级转静子公差的分配；

步骤3、建立BP神经网络预测模型，使得转静子装配后同轴度、不平衡量、刚度和振动幅值精准预测，从而实现多级转静子装配的优化；

所述步骤3具体为：基于大型高速回转装备装配工艺中温度、湿度、拧紧力矩、定向误差、定位误差、不平衡量测量误差、截面积、校正面位置、螺栓拧紧顺序、材料弹性模量、转静子高度、接触面半径、动刚度、转速和轴承支撑刚度多因素耦合特性，建立以各级大型高速回转装备温度、湿度、拧紧力矩、定向误差、定位误差、不平衡量测量误差、截面积、校正面位置、螺栓拧紧顺序、材料弹性模量、转静子高度、接触面半径、动刚度、转速和轴承支撑刚度误差因素为输入量，大型高速回转装备装配后同轴度、不平衡量、刚度和振动幅值参数为输出量的深度学习神经网络预测模型。