基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和ASA-MMFD算法的橋式起重機(jī)主梁輕量化設(shè)計(jì)
發(fā)布時(shí)間:2021-07-03 16:47
為了實(shí)現(xiàn)橋式起重機(jī)主梁快速輕量化設(shè)計(jì),提出了基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代理模型和ASA-MMFD算法的橋式起重機(jī)主梁輕量化設(shè)計(jì)方法。在最優(yōu)超拉丁立方試驗(yàn)設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上,利用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代理模型建立橋式起重機(jī)截面設(shè)計(jì)參數(shù)和最大應(yīng)力、最大位移和質(zhì)量之間的映射關(guān)系,引入"全局+局部"的組合策略,通過自適應(yīng)模擬退火算法對代理模型進(jìn)行全局尋優(yōu),采用修正可行方向法進(jìn)行局部搜索。利用測試函數(shù)和NASA減速器對所提方法進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果表明:在相同精度范圍內(nèi),與ASA-MMFD算法相比,所提方法在調(diào)用模型次數(shù)方面大幅度減少,提高了優(yōu)化效率。在此基礎(chǔ)上,將其運(yùn)用在橋式起重機(jī)主梁輕量化設(shè)計(jì)中,從而驗(yàn)證所提方法的適用性。
【文章來源】:機(jī)械設(shè)計(jì)與研究. 2020,36(04)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】:7 頁
【部分圖文】:
徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
圖2中‖dist‖表示輸入?yún)?shù)和權(quán)值參數(shù)之間的距離,b為閾值,用于調(diào)節(jié)徑向基神經(jīng)元的靈敏度。常用的徑向基函數(shù)有薄板樣條型函數(shù)、三次型函數(shù)、高斯型函數(shù)、多二次型函數(shù)、逆多二次型函數(shù)等[14]。本文所采用的徑向基函數(shù)為高斯型函數(shù)。因此徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)可表示為? i =(x p -c i )= exp ( - ∥x p -c i ∥ 2 2σ 2 ) (1)
在徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代理模型的構(gòu)造過程中,試驗(yàn)點(diǎn)的選擇就顯得非常重要。本文采用的試驗(yàn)設(shè)計(jì)為最優(yōu)超拉丁立方設(shè)計(jì),因?yàn)槌≡囼?yàn)設(shè)計(jì)可以使樣本點(diǎn)均勻的分布在設(shè)計(jì)空間,使設(shè)計(jì)空間具有非常好的均衡性和填充性,以此為基礎(chǔ)徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代理模型才能使擬合出響應(yīng)面模型精度高和盡可能反應(yīng)真實(shí)模型。其2因素九水平最優(yōu)超拉丁立方的空間分布如圖3所示。2 基于代理模型的組合優(yōu)化策略
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于徑向基函數(shù)法的五軸數(shù)控機(jī)床空間動(dòng)態(tài)性能研究[J]. 楊閃閃,王玲,廖啟豪,梁斐然,殷國富. 機(jī)械工程學(xué)報(bào). 2019(09)
[2]大型游樂設(shè)備主軸靜動(dòng)態(tài)特性分析及結(jié)構(gòu)優(yōu)化[J]. 賀田龍,許志沛,唐林,敖維川. 機(jī)械設(shè)計(jì)與研究. 2019(03)
[3]基于AFSA-GA串行算法的橋式起重機(jī)主梁輕量化設(shè)計(jì)[J]. 任重,徐格寧,董青,陸鳳儀,徐彤. 工程設(shè)計(jì)學(xué)報(bào). 2019(02)
[4]基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的液壓支架前連桿可靠性評估研究[J]. 錢鵬,陸金桂,朱正權(quán). 礦業(yè)研究與開發(fā). 2019(01)
[5]基于徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的白車身減重優(yōu)化研究[J]. 蘭鳳崇,周建華,賴番結(jié),陳吉清. 機(jī)械設(shè)計(jì)與制造. 2018(08)
[6]起重機(jī)快速輕量化設(shè)計(jì)系統(tǒng)研究及應(yīng)用[J]. 李艷,向東,李啟文,王君英. 機(jī)械工程學(xué)報(bào). 2018(09)
[7]改進(jìn)遺傳算法的起重機(jī)主梁優(yōu)化設(shè)計(jì)方法[J]. 夏浩軍,邱榮華. 控制工程. 2017(07)
[8]海洋大功率往復(fù)式壓縮機(jī)曲軸優(yōu)化設(shè)計(jì)[J]. 喻高遠(yuǎn),肖文生,劉健,王宏敏,周厚強(qiáng). 石油機(jī)械. 2016(01)
[9]橋式起重機(jī)主梁輕量化設(shè)計(jì)方法研究[J]. 唐輝,于蘭峰,嚴(yán)飛,趙登山. 機(jī)械強(qiáng)度. 2015(06)
[10]橋式起重機(jī)輕量化主梁結(jié)構(gòu)模型試驗(yàn)研究[J]. 焦洪宇,周奇才,李英,陳慶樟,許廣舉. 機(jī)械工程學(xué)報(bào). 2015(23)
本文編號:3262967
【文章來源】:機(jī)械設(shè)計(jì)與研究. 2020,36(04)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】:7 頁
【部分圖文】:
徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
圖2中‖dist‖表示輸入?yún)?shù)和權(quán)值參數(shù)之間的距離,b為閾值,用于調(diào)節(jié)徑向基神經(jīng)元的靈敏度。常用的徑向基函數(shù)有薄板樣條型函數(shù)、三次型函數(shù)、高斯型函數(shù)、多二次型函數(shù)、逆多二次型函數(shù)等[14]。本文所采用的徑向基函數(shù)為高斯型函數(shù)。因此徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)可表示為? i =(x p -c i )= exp ( - ∥x p -c i ∥ 2 2σ 2 ) (1)
在徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代理模型的構(gòu)造過程中,試驗(yàn)點(diǎn)的選擇就顯得非常重要。本文采用的試驗(yàn)設(shè)計(jì)為最優(yōu)超拉丁立方設(shè)計(jì),因?yàn)槌≡囼?yàn)設(shè)計(jì)可以使樣本點(diǎn)均勻的分布在設(shè)計(jì)空間,使設(shè)計(jì)空間具有非常好的均衡性和填充性,以此為基礎(chǔ)徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代理模型才能使擬合出響應(yīng)面模型精度高和盡可能反應(yīng)真實(shí)模型。其2因素九水平最優(yōu)超拉丁立方的空間分布如圖3所示。2 基于代理模型的組合優(yōu)化策略
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于徑向基函數(shù)法的五軸數(shù)控機(jī)床空間動(dòng)態(tài)性能研究[J]. 楊閃閃,王玲,廖啟豪,梁斐然,殷國富. 機(jī)械工程學(xué)報(bào). 2019(09)
[2]大型游樂設(shè)備主軸靜動(dòng)態(tài)特性分析及結(jié)構(gòu)優(yōu)化[J]. 賀田龍,許志沛,唐林,敖維川. 機(jī)械設(shè)計(jì)與研究. 2019(03)
[3]基于AFSA-GA串行算法的橋式起重機(jī)主梁輕量化設(shè)計(jì)[J]. 任重,徐格寧,董青,陸鳳儀,徐彤. 工程設(shè)計(jì)學(xué)報(bào). 2019(02)
[4]基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的液壓支架前連桿可靠性評估研究[J]. 錢鵬,陸金桂,朱正權(quán). 礦業(yè)研究與開發(fā). 2019(01)
[5]基于徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的白車身減重優(yōu)化研究[J]. 蘭鳳崇,周建華,賴番結(jié),陳吉清. 機(jī)械設(shè)計(jì)與制造. 2018(08)
[6]起重機(jī)快速輕量化設(shè)計(jì)系統(tǒng)研究及應(yīng)用[J]. 李艷,向東,李啟文,王君英. 機(jī)械工程學(xué)報(bào). 2018(09)
[7]改進(jìn)遺傳算法的起重機(jī)主梁優(yōu)化設(shè)計(jì)方法[J]. 夏浩軍,邱榮華. 控制工程. 2017(07)
[8]海洋大功率往復(fù)式壓縮機(jī)曲軸優(yōu)化設(shè)計(jì)[J]. 喻高遠(yuǎn),肖文生,劉健,王宏敏,周厚強(qiáng). 石油機(jī)械. 2016(01)
[9]橋式起重機(jī)主梁輕量化設(shè)計(jì)方法研究[J]. 唐輝,于蘭峰,嚴(yán)飛,趙登山. 機(jī)械強(qiáng)度. 2015(06)
[10]橋式起重機(jī)輕量化主梁結(jié)構(gòu)模型試驗(yàn)研究[J]. 焦洪宇,周奇才,李英,陳慶樟,許廣舉. 機(jī)械工程學(xué)報(bào). 2015(23)
本文編號:3262967
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