基于静态柔顺性的微硬盘驱动臂多目标综合优化模型

摘要：随着计算机和电子技术的飞速发展，大容量、小型化的硬盘存储技术受到广泛关注。微硬盘具有容量大、使用寿命长、传输速度快、抗冲击能力强等优点，在各种设备中得到了广泛的应用。微型硬盘的关键技术大多集中在如何高速、准确地读取存储在磁盘上的数据上。作为微硬盘的驱动臂，如何合理设计其结构以满足要求成为一个重要的问题。拓扑优化方法为设计更轻更合理的微硬盘驱动臂提供了可能。本文详细分析了微硬盘驱动臂的结构、工作环境和运动特性。在此基础上，选择微硬盘驱动臂的静态和自由振动特性作为优化目标，建立了基于静态柔顺的微硬盘驱动臂拓扑优化模型，提出了基于模式跟踪技术的微硬盘驱动臂拓扑优化模型和微硬盘驱动臂多目标综合拓扑优化模型。本文在简要介绍拓扑优化基本理论的基础上，根据静态柔度和模态跟踪技术的定义，建立了基于模态跟踪技术的静态有限元分析、初始解域和拓扑优化的数学模型，并建立了微硬盘驱动臂多目标综合拓扑优化模型。然后，详细推导了前两种模型中目标函数和约束函数的灵敏度分析，得到了灵敏度的计算公式，并对拓扑优化中可能出现的数值奇异性问题进行了分析和研究。然后，以MATLAB为编程平台，调用ANSYS作为有限元求解器进行有限元分析，返回分析结果作为灵敏度计算和优化计算的基础，反复迭代，最终得到收敛的拓扑优化结果。最后，分别采用优化准则法和基于灵敏度排序的材料更新法对上述拓扑优化问题进行了求解，得到了有意义的拓扑图，为微硬盘驱动臂的设计提供了理论依据。根据计算结果，重新建立有限元模型进行分析，验证了该方法的有效性。本文通过对微硬盘驱动臂的分析，得到了以静柔度和模态分析特征值为优化目标的静态和动态拓扑优化问题。利用模态跟踪技术对具体模态进行跟踪，实现基于模态分析的拓扑优化。采用最优准则法求解静态问题，采用基于灵敏度排序的材料更新法求解基于模态跟踪的动态问题。在优化结果中讨论了上述方法的有效性

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