平行梁式电容传感器力学性能的仿真与分析.pdf

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1、第27卷第8期传感技术学报Vo1.27No.8CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUA3’ORSAug.20142014牟8月SimulationandAnalysisofCapacitiveSensorMechanicalPropertiesofParallelBeamSUNYuchao,GUOWei,LIJutao,WANGLei(KeyLaboratoryD厂MechanismTheoryandEquipment0厂Ministry"0厂Education,TianjinUniversity,Tianjin30007

2、2,China)Abstract:Theformulasbetweenmainparametersofthestructureandthestructuralmechanicalpropertieswerepres-entedtosolvethedesignproblemofthestructureoftheS-typeparallelbeamtypeloadcellcapacitance,basedontheresultsofthequadraticpolynomialcurvefitting,usingtheANSYSWorkbenchso

3、ftwaretodotheparameterized—simula—tionofparallelbeamelastomer.Theeffectivenessoftheproposedformulaisprovedinthesimulationexample.Thisconclusionshowsthatthefittingformulashaveverygoodapproximationforcomplexsimulationresultsandareoffasterconvergencespeed,higheraccuracyandbette

4、rgeneralizationability.Theycanreflecttheactualsituationaccuratelyandachievebetterparametersdesignofthecapacitanceparallelbeainloadcellstructura1.Keywords:S-typeparallelbeamtypeloadcellcapacitance;mechanicalproperty;finiteelementsimulation;polyno—mialsurfacefittingEEACC:7320C

5、doi:10.3969/j.issn.1004—1699.2014.08.005平行梁式电容传感器力学性能的仿真与分析术孙玉超,郭伟,李巨韬,王磊(天津大学机构理论与装备设计教育部重点实验室,天津300072)摘要:针对S型平行梁式电容称重传感器参数结构设计问题,运用有限元软件ANSYSWorkbench对平行梁式弹性体结构进行参数化模拟仿真,基于二次多项式曲面拟合建立其结构力学性能与主要结构参数的函数关系,并通过算例分析验证了拟合公式的有效性。研究表明,拟合公式对复杂仿真计算后的结果有很好的近似,能更好的反应实际情况,公式结构更加简洁,具有较

6、快的收敛速度、较高的精度和较好的推广能力,有利于准确实现平行梁式电容称重传感器结构参数设计。关键词:s型平行梁式电容传感器器;力学性能;有限元仿真;多项式曲面拟合中图分类号:TH711文献标识码:A文章编号:1004-1699(2014)08-1027-06电容称重传感器是将被测载荷转变为电容量变用BP多层前馈神经网络及其改进算法对传感器特化的传感器件,其结构简单、体积小、灵敏度高、能耗性进行补偿,提出附加动量法、自适应参数变化法为低、适应性强、耐高温,近些年来获得了巨大的发主要内容的BP神经网络改进算法,提高拟合精度,展⋯。s型平行梁式电容传

7、感器,由于其独特的结缩短计算时间。构形式,使得接触应力仅存在于接触区而无法传递S型平行梁式电容传感器力学性能主要包括导到测量区,避免了对测量区造成干扰,因此在精密称向刚度、抗弯性能和抗扭性能。这些力学性能表征重仪器的设计中广泛使用。着称重传感器的测量精度与抗偏载能力,在文献针对平行梁式电容称重传感器,国内外学者进[6-7]中,力学性能与结构尺寸之间的关系成为了行了一系列的研究。蒙文舜等学者对差动式电容传研究的重点,由于其复杂的结构难以直接进行理论感器测量精度和降低测量误差做出定量分析。计算,其对传感器力学性能的计算采用简化模型,多李瑾等学者研究

8、了平行梁式电容传感器灵敏度与结次近似,推导出理论公式,与实际情况差异较大。构的关系,分别用混合惩罚函数法和约束降维法对本文采用仿真软件ANSYSWor

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