2023年6月第2期焦作大学学报JOURNALOFJIAOZUOUNIVERSITYNo.2June2023基于GA-BP神经网络的三叉杆万向联轴器效率预测研究万震1肖乾浩?（1.济南职业学院中德技术学院，山东济南250011；2.青岛科技大学机电工程学院，山东青岛266061）摘要：针对传统的联轴器传动效率测试方法耗时耗力的问题，构建了三叉杆滑移式万向联轴器，基于遗传算法优化的BP神经网络传动效率预测模型，并结合最优拉丁超立方法获取了试验样本，完成了对神经网络模型的训练与验证。研究结果表明：GA-BP神经网络模型的预测精度、收敛速度显著高于BP神经网络模型，且GA-BP神经网络模型的传动效率预测值与实际值之间的平均相对误差为0.038%，满足工程需求。GA-BP神经网络模型为联轴器传动效率的预测提供了一种有效的方法。关键词：万向联轴器；BP神经网络；遗传算法；传动效率中图分类号：TH132文献标志码：A文章编号：1008-7257(2023)02-0067-06汽车在颠簸路面行驶或转弯时，驱动轴上万向联轴器的轴间夹角会随之改变，引起联轴器内部零件之间产生摩擦，造成动力传递过程中能量的损失。能量损失不仅会减少驱动力，增加燃油消耗量，而且严重时会导致联轴器温度升高，润滑条件变差，加剧磨损，从而降低传动效率"，因此，联轴器传动效率成为了衡量汽车性能的重要指标。目前，国内外关于万向联轴器传动效率的研究较少。传统的联轴器传动效率预测主要依托于试验设计存在预测精度低、费时、费力等缺陷。Mondragon'等人通过试验研究了等速万向联轴器在不同润滑脂、输人轴与输出轴偏转角下的传动效率；莫易敏3等人采用台架试验测试了不同钢球数量、精度的等速万向节的传动效率；Le等人建立了关于三球销式等速万向联轴器内部摩擦的一系列理论模型；滕达5等人建立了球笼式和三球销式等速万向联轴器的虚拟样机模型，分析了传动轴在不同偏转角下的传动效率。近几年，随着人工智能技术的发展，人工智能算法结合优化理论已广泛应用于图像识别、故障诊断等方面。Liu7等人基于GA-BP神经网络算法，提出了一种人脸识别方法；陈英义8等人在GA-BP神经网络基础上建立了池塘水温预测系统；Gan"等人运用深度神经网络实现了对滚动轴承故障类型和尺寸的识别；Mishral等人利用人工神经网络，建立了Al-Si-Mg合金材料的低周疲劳寿命模型。本文以一种新型的三叉杆滑移式万向联轴器为研究对象，在前期运动学、动力学研究基础上-，将最优拉丁超立方法与BP神经网络的遗传算法相结合，建立联轴器传动效率预测模型，为获取...
