本發明涉及一種基于粒子群優化算法的飛機機電系統密封結構長壽命設計方法,采用RBF神經網絡代理模型,將O型密封圈有限元模型中的建模參數和易失效點應力作為樣本輸入RBF神經網絡進行訓練,采用交叉驗證的方法使預測誤差降低到10%以下。然后采用疲勞壽命經驗公式計算密封圈壽命。以O型密封圈的壽命為目標函數,預壓縮量為待優化參數,密封圈不發生泄露為約束條件,采用自適應粒子群(APSO)算法,對O型密封圈的預壓縮量進行優化。相對于傳統的優化算法,本發明對復雜結構的參數優化具有很好的全局搜索能力和較快的收斂速度。
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