本文關(guān)鍵詞：LAMOST有限元模型的徑向基網(wǎng)絡(luò)修正法　出處：《中國科學(xué):物理學(xué) 力學(xué) 天文學(xué)》2013年05期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：天文學(xué)的發(fā)展要求望遠(yuǎn)鏡的口徑越來越大,對其建立有限元模型進(jìn)行動力學(xué)分析已成為必要步驟.為了保證理論分析結(jié)果符合實(shí)際,必須對有限元模型進(jìn)行修正.針對大望遠(yuǎn)鏡模型修正的難點(diǎn),提出一種基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的含有隱藏變量的改進(jìn)迭代法.首先建立了LAMOST空間桁架和平衡系統(tǒng)的有限元模型.其次從實(shí)際出發(fā),討論了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入輸出的選擇方法.用有限的數(shù)據(jù)信息修正誤差大的參數(shù),而小誤差參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱藏變量,可看作噪聲而不予修正.采用均勻設(shè)計(jì)法獲得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本集,減小了計(jì)算量.然后在網(wǎng)絡(luò)迭代求解過程中,每次在輸出參數(shù)的附近增加均勻分布的若干個樣本,而不是輸出參數(shù)的單獨(dú)一個樣本,可防止網(wǎng)絡(luò)性能突然變差,改善泛化特性.最后,懸臂梁和望遠(yuǎn)鏡桁架仿真結(jié)果表明,含有隱藏變量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仍然能夠收斂.用實(shí)測數(shù)據(jù)修正了LAMOST的平衡系統(tǒng),表明了該方法的可行性和有效性.
[Abstract]:With the development of astronomy, the aperture of telescopes is becoming larger and larger, so it is necessary to establish the finite element model of the telescope, so as to ensure that the theoretical analysis results are in line with the practice. The finite element model must be modified. An improved iterative method with hidden variables based on radial basis function neural network is proposed. Firstly, the finite element model of LAMOST spatial truss and balance system is established. The selection method of input and output of neural network is discussed. The parameter with large error is corrected with limited data information and the parameter of small error is used as the hidden variable of neural network. The uniform design method is used to obtain the training sample set of the neural network, which reduces the computational complexity. Then, in the process of iterative solution of the network, the proposed method can be regarded as noise without modification. Adding several samples with uniform distribution in the vicinity of output parameters each time, instead of a single sample of output parameters, can prevent the network performance from suddenly becoming worse, and improve the generalization characteristics. The simulation results of cantilever beam and telescope truss show that the neural network with hidden variables can still converge. The balance system of LAMOST is modified with measured data, which shows the feasibility and effectiveness of the method.
【作者單位】： 中國科學(xué)院國家天文臺南京天文光學(xué)技術(shù)研究所;中國科學(xué)院天文光學(xué)技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中國科學(xué)院大學(xué);
【分類號】：P111
【正文快照】： 1引言為了探測出更暗的遙遠(yuǎn)天體,大型天文望遠(yuǎn)鏡除了要有更高的空間分辨率,還要有更強(qiáng)大的聚光本領(lǐng).增大望遠(yuǎn)鏡的口徑面積是增大望遠(yuǎn)鏡聚光本領(lǐng)的根本途徑.隨著望遠(yuǎn)鏡口徑的增強(qiáng),對其建立有限元模型進(jìn)行動力學(xué)分析已成為必要步驟[1-3].我們不僅要求結(jié)構(gòu)完成設(shè)計(jì)指標(biāo),比如對靜

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本文編號：1396862