發(fā)布時間：2020-06-14 08:37

【摘要】：現(xiàn)階段許多專家、學者對起重機金屬結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化設(shè)計,所得的理論最優(yōu)設(shè)計方案,都是尋求重量最輕的設(shè)計結(jié)果,并未注重是否可用于工程實際。優(yōu)化設(shè)計所得的理論最優(yōu)結(jié)果,往往不被企業(yè)看好,所以很有必要研究橋機金屬結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計的本質(zhì)問題,并探尋一種新的CAD軟件設(shè)計思路解決橋機金屬結(jié)構(gòu)的快速設(shè)計問題。首先,本文研究了利用動態(tài)懲罰函數(shù)法對粒子群算法的改進,得到動態(tài)懲罰函數(shù)粒子群優(yōu)化算法,將該算法用于橋式起重機金屬結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計,并通過Visual C++6.0編制設(shè)計方案發(fā)生器軟件,將該軟件用于橋機金屬結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計本質(zhì)問題的研究和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速設(shè)計法訓練樣本的生成。然后,為探尋優(yōu)化設(shè)計的部分理論優(yōu)化結(jié)果不適用于工程實際的原因,本文利用所編制的優(yōu)化軟件,對起重機金屬結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計的本質(zhì)問題進行研究,發(fā)現(xiàn)對橋機金屬結(jié)構(gòu)的優(yōu)化的理論結(jié)果是將應(yīng)力滿額使用,高寬比滿額使用,尺寸上出現(xiàn)梁高而窄,板厚用到最薄的6mm所得的結(jié)果。結(jié)合工程實際對于橋機金屬結(jié)構(gòu)的要求,發(fā)現(xiàn)工程實際問題中要的不是優(yōu)化設(shè)計的理論最優(yōu)結(jié)果,而是符合各方面要求的較優(yōu)結(jié)果。計算機不會直接設(shè)計,只能用算法進行優(yōu)化來代替設(shè)計。優(yōu)化只能起到設(shè)計方案發(fā)生器的作用,設(shè)計方案的主導權(quán)、決策權(quán)應(yīng)該在于設(shè)計師,所以優(yōu)化過程需要可控制,優(yōu)化結(jié)果必須可調(diào)整。通過應(yīng)用上述橋式起重機金屬結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計本質(zhì)問題的研究結(jié)果,利用設(shè)計方案發(fā)生器產(chǎn)生針對不同設(shè)計參數(shù)并兼顧輕量化與企業(yè)要求的設(shè)計方案,將不同的設(shè)計參數(shù)與設(shè)計方案存入數(shù)據(jù)庫中,得到用于訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練樣本。基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法訓練橋式起重機設(shè)計參數(shù)與設(shè)計方案之間的映射關(guān)系。以此映射關(guān)系建成橋機金屬結(jié)構(gòu)的快速設(shè)計的映射模型,用映射的方式進行金屬結(jié)構(gòu)的快速設(shè)計,實現(xiàn)只要輸入設(shè)計參數(shù)立即出現(xiàn)設(shè)計方案,直接輸出符合要求的設(shè)計結(jié)果,真正做到了快速出結(jié)果,為開發(fā)橋機金屬結(jié)構(gòu)CAD軟件探索了一條新思路。最后,結(jié)合橋式起重機金屬結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計的本質(zhì)問題,發(fā)現(xiàn)快速設(shè)計法還需要進一步改進。為解決快速設(shè)計法中所出現(xiàn)的不足,提出了兩種改進快速設(shè)計法的方案,分別是:“多模子映射”法和約束條件轉(zhuǎn)化為設(shè)計參數(shù)的方法。最終發(fā)現(xiàn)將約束條件轉(zhuǎn)化為設(shè)計參數(shù)的方法,容易實現(xiàn),可用于快速設(shè)計法的改進,獲得了良好的效果。本文在Windows系統(tǒng)下,以Visual C++6.0為軟件開發(fā)工具,開發(fā)橋機金屬結(jié)構(gòu)設(shè)計軟件,實現(xiàn)常規(guī)設(shè)計可視化、設(shè)計方案發(fā)生器、輸出設(shè)計說明書、快速設(shè)計等功能。本文的創(chuàng)新之處在于:探尋橋機金屬結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計的本質(zhì)問題;將優(yōu)化作為設(shè)計方案發(fā)生器,提出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速設(shè)計法,為開發(fā)橋機金屬結(jié)構(gòu)CAD軟件探索了一條新思路;利用將約束條件轉(zhuǎn)化為設(shè)計參數(shù)的方法用于改進快速設(shè)計法,得到良好的效果。
【學位授予單位】：太原科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP183;TH215
【圖文】：

以模擬人腦來處理信息，以更加智能的方人類大腦所決定，組成人類大腦的是大當作成處理信息的單元，能夠根據(jù)某種特元之間連接的強弱也會根據(jù)外部激勵的收到的激勵大小來表現(xiàn)出興奮或抑制狀小的單元。也是根據(jù)類似人腦中不同的神經(jīng)元按照，最基本的單元也是神經(jīng)元，如圖 2.2 所即外界激勵；wij為輸入信號的權(quán)值；oj經(jīng)元的閾值，只有輸入信息總和超過閾中 wij的值可正可負，正值表示對應(yīng)的輸號抑制神經(jīng)元興奮，也就是說 wij掌握著

第二章 智能優(yōu)化算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射理論閾值中。這使得 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法適合用于多層前饋網(wǎng)絡(luò)，并且存在誤差反向傳播機個神經(jīng)元組成，并融入導師機制，每一層算法可以看做是一種有導師引導的，自適非線性問題，處理能力更加強大，，效果更好組成了三層 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，層與層之間相互學習的正向傳播，是在輸入層接收輸入信數(shù)據(jù)，傳遞給輸出層輸出結(jié)果。當預(yù)測輸出結(jié)束；否則，進行反向傳播訓練，先從輸反傳，通過誤差梯度的下降方法對各個層的差的反傳在不斷進行著，這樣就會讓 BP 神 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法能夠?qū)W習和存儲大量的輸入從 n 維輸入空間到 m 維空間的映射[39-41]。

【參考文獻】

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本文編號：2712528