微硬盘驱动臂的拓扑优化设计

微硬盘驱动臂的拓扑优化设计

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时间:2019-01-30

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1、_r融I◆籼}f穸4q微硬盘驱动臂的拓扑优化设计摘要随着计算机及电子技术的迅猛发展,大容量微小化的硬盘存储技术得到了广泛关注。微硬盘以其容量大、寿命长、传输速度高、高防震性等优点,在各类设备中得到广泛应用。微硬盘的各项关键技术,大都围绕着如何高速精确的读取存储在盘片上的数据这一问题展开,而作为带动磁头运动的微硬盘驱动臂,如何合理设计其结构以满足要求就成为重要问题,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。本文以微硬盘驱动臂为研究对象,详细分析了其结构、工作环境和运动特性,并以此为基础,选择了

2、微硬盘驱动臂的静力特性和自由振动特性为优化目标,建立了基于静态柔顺性的微硬盘驱动臂拓扑优化模型、基于模态追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。在简要介绍了拓扑优化基本理论后,本文以静态柔顺性的定义和模态追踪技术为基础,建立了基于静力有限元分析、基于模态追踪技术的初始求解域及拓扑优化的数学模型和微硬盘驱动臂多目标综合拓扑优化模型。然后,针对前两个模型中包含的目标函数和约束函数进行了灵敏度分析的详尽推导,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

3、析与研究。接着,本文以MATLAB为平台进行编程,调用ANSYS作为有限元求解器来进行有限元分析,并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,本文分别使用最优准则法和基于灵敏度排序的材料更新法求解了以上拓扑优化问题,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,并根据此结果重新建立有限元模型进行分析,说明了方法的有效性。本文通过对微硬盘驱动臂的分析,得到了以静态柔顺性和模态分析的特征值作为优化目标的静态、动态拓扑优化问题,通过模态追踪技术追踪特定

4、模态使基于模态分析的拓扑优化能够进行。使用最优准则法求解静态问题,引入基于灵敏度排序的材料更新法求解基于模态追踪的动态问题,并在优化结果中对以上方法的有效性进行了讨论。关键词:微硬盘;驱动臂;拓扑优化;灵敏度;有限元哈尔滨T程大学硕+学位论文ABSTRACTAccompanywiththefastdevelopmentofcomputerandelectronictechnologies,smallsizeandlargecapacityharddiskstoragetechniquegainswide

5、lyattention.Microharddiskdriveswerewidelyusedinmanyproductsandequipmentswiththeiradvantagessuchaslargecapacity,longlife,high-speedtransferringandshockproof.Thekeytechniquesofmicroharddiskdrivearemostlyfocusonmadandwritedataefficientlyfromthedisk.Therefor

6、e,howtodesigntheactuatingarnlstructureproperlywhichdrivesthemagneticrecordingheadbecomesaveryimportanttopic.Fromtheotherside,thetopologyoptimizationprovidesapossibilityfordesigninglighterandbeUeractuatingann.Theactuatingannofmicroharddiskdrivewasstudiedc

7、arefullyinthisthesis,includingitsstructure,workingenvironmentandmotionfeatures.TwotopologyoptimizationmodelswgTeformulated.Thestaticsandfreevibrationweredescribedastheobjectivefunctionsinthesemodels.OneWasbasedonthestaticcomplianceofactuatingarm,anothero

8、neWasbasedonmodalanalysisofthefreevibrationandthelastoneWasbasedonMulti.objectiveoptimizationofharddiskdriveactuatingarnl.Inthisthesis,afterabriefintroductionwasproposedinChapter2,initialdesigndomainsandtwotopologyoptimiza

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