基于径向基神经网络的桥式起重机剩余寿命评估

摘要

为降低起重机安全事故发生的概率,基于径向基神经网络提出一种快速计算起重机剩余寿命的方法。以某工厂的一台桥式起重机为例,根据实际参数建立Ansys有限元模型,通过现场实测数据对模型进行修正,进行静力学分析获取疲劳核算点位置。模拟起重机运行的典型工况,将小车位置及起吊载荷作为输入层,任意点的等效应力值作为输出层训练径向基神经网络模型,通过使用训练好的径向基神经网络模型来快速获取任意点的时间应力曲线,最后基于损伤容限断裂力学法进行剩余寿命评估。结果表明,通过利用径向基函数神经网络模型,可以实现对任意节点快速获取时间应力曲线,能够大大节省起重机现场实测的烦琐过程和大量投入,实现快速获取时间应力曲线从而计算出疲劳剩余寿命,完成桥式起重机疲劳剩余寿命估算,为起重机的长期安全使用和后期维修提供了可靠依据。