Resumen

Con el fin de mejorar la fiabilidad y la vida útil a fatiga de las juntas de los cilindros de los motores diésel de gran potencia, se aplican varios métodos y algoritmos para optimizar los factores de funcionamiento de las juntas. Se utiliza el método de los elementos finitos para calcular y analizar los campos de temperatura, los campos de tensión de acoplamiento térmico-mecánico y las deformaciones de la junta. Tras determinar los valores máximos de tres parámetros de estado, se adopta el método de diseño experimental ortogonal para analizar las reglas de influencia de cinco factores operativos en tres parámetros de estado de las juntas y se determinan los cuatro factores que afectan de forma más significativa a estos parámetros de estado. A continuación, se establece el método que utiliza los factores operativos para predecir los parámetros de estado sobre la aplicación de la red neuronal híbrida basada en la regresión de mínimos cuadrados parciales y la red neuronal profunda. Los resultados de la comparación entre los valores predichos y los valores reales verificaron la precisión del método de la red neuronal híbrida. Basándose en el algoritmo de colonias de abejas artificiales, se mejora la forma en que tres tipos de lobos grises localizan presas en el algoritmo del lobo gris y se propone la forma en que se utilizan diferentes jerarquías de lobos en el algoritmo del lobo gris para determinar tres coeficientes de peso y la localización de presas. El método que utiliza el algoritmo de colonias de abejas artificiales para optimizar el algoritmo del lobo gris se denomina ABC y GWO. El HNN propuesto y el método ABC y GWO se aplican para calcular los valores de los factores operativos que corresponden a los parámetros de estado óptimos de la junta, y las juntas se optimizan de acuerdo con los valores óptimos. Los resultados del análisis de elementos finitos demuestran que la temperatura máxima, la tensión máxima de acoplamiento y la deformación máxima disminuyen a 6 K, 12,57 MPa y 0,0925 mm, respectivamente, en comparación con los valores originales, lo que demuestra la precisión del algoritmo y la validez de la mejora.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:algoritmo del lobo gris, parámetros de estado, algoritmo de colonia artificial de abejas, factores de funcionamiento, juntas, motor diésel de gran potencia, método de red neuronal híbrida, campos de tensión de acoplamiento mecánico, método de diseño experimental ortogonal, regresión por mínimos cuadrados parciales.
• Keywords:grey wolf algorithm, state parameters, artificial bee colony algorithm, operating factors, gaskets, heavy duty diesel engine, hybrid neuron network method, mechanical coupling stress fields, orthogonal experimental design method, partial least squares regression