人工神经网络在结构优化设计中的应用

关 键 词:结构设计论文
资料等级:人工神经网络在结构优化设计中的应用
发布时间:2014-7-4
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资料简介
                             人工神经网络在结构优化设计中的应用 
机械系统的结构直接关系到其强度、刚度及稳定性等指1标,因此是机械系统设计的一个非常重要的方面【2]。1传统的结构设计方法是设计人员根据经验和判断提出设1计方案,随后用力学理论对给定的方案进行分析、校核。若方1案不满足约束限制,再人工调整设计变量,重新进行分析、校1核,直到找到一个可行方案,即满足各种条件限制的方案。这1个设计过程周期长、费用高、效率低,并且得到的结果仅是可行1方案,多数不是最优方案。传统的方法在设计方面多依赖于设1计人员的经验,而在使用力学理论进行分析计算时,又需作大1量的简化,故准确性较差。1随着技术的发展,大型化或微型化结构的机械系统也越来1越普遍,这必然引起结构的复杂化。当系统的结构较为简单1时,可以用简化的力学模型进行分析计算,但当系统结构较为1复杂时,简化模型所带来的误差就较大,有时甚至无法对模型1进行简化。例如:对于齿轮的啮合传动,传统方法是将轮齿简1化为悬臂梁模型进行计算。当系统仅由一对齿轮构成时,这种1简化所带来的误差是可以忽略的,但是,当由若干对齿轮构成1一个复杂的传动系统时(如行星齿轮减速箱),这时箱体、轴承、1各对齿轮、轴等构成了一个完整的机械传动系统,各部件均为1该系统中的元素,因此,其余各部件对齿轮的受载情况均有影1响,这时,就难以使用简化的悬臂梁模型计算。1同样,随着系统复杂程度的提高,经验化的设计方法也越1来越难以适用。而随着计算机技术的发展,以有限元技术为代1表的结构分析能力的完善,以及数学寻优技术的提高,使得结1构优化设计这一系统结构设计工程师们所追求的具有良好准1确性及设计效率的新方法开始进入应用阶段。
编辑评价
将有限元法与人工神经网络相结合,利用人工神经网络的非线性映射能力,训练一个可以预测不同输入参数1时的结构应力或位移等信息的人工神经网络,使其可以方便地代入到优化设计程序中,其中重点介绍的是人工神经网络1的教师样本构造问题。用一实例详细说明了方法的使用过程,结果表明了这种方法的有效性。
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