混合碰撞建模方法及其试验验证

• 作者: 刘茜 程靖 梁建勋
• 来源期刊: 机械工程学报
• 学科: 物理学
• 关键词: 接触碰撞动力学 接触碰撞建模方法 数据驱动建模 径向基函数神经网络 基于遗传算法的改进粒子群(Partical swarm optimization,PSO)优化算法
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 机械动力学
• 页码范围: 116-123
• 页数: 8页
• 分类号: O313
• 语种: 中文
• DOI: 10.3901/JME.2022.01.116

摘要

目前广泛采用的接触碰撞建模方法主要基于传统的物理碰撞模型,如赫兹碰撞模型和非线性弹簧阻尼碰撞模型等,但它们的仿真精度不够高,更适用于接触碰撞趋势的仿真分析.基于此,提出了基于传统物理碰撞模型和数据驱动误差模型的混合碰撞建模方法,以更加准确地对接触碰撞现象进行动力学仿真分析.其中,物理碰撞模型对接触碰撞现象中已知的碰撞因素进行建模;基于径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络的数据驱动误差模型对接触碰撞现象中的误差部分进行建模.小球自由落体碰撞试验对混合碰撞建模方法进行试验验证,试验结果验证了混合碰撞建模方法的可行性和混合碰撞模型的准确性.