基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多點(diǎn)柔性?shī)A具橫梁結(jié)構(gòu)優(yōu)化.pdf

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1、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多點(diǎn)柔性?shī)A具橫梁結(jié)構(gòu)優(yōu)化周魏雄，湯軍社，桑青青，田前(1．西北工業(yè)大學(xué)機(jī)電學(xué)院，陜西西安710072；2．長(zhǎng)沙理工大學(xué)汽車(chē)與機(jī)械工程學(xué)院，湖南長(zhǎng)沙410076)CrossbeamStructureOptimizationofMulti——pointFlexibleFixtureBasedonArtificialNeuralNetworkZHOUWei—xiong，TANGJun—she，SANGQing—qingz，TIANQian(1．SchoolofElectromechanics，NorthwesternPolytechni

2、cUniversity，Xi’an710072，China；2．CollegeofAutomobileandMechanicalEngineering，ChangshaUniversityofScienceandTechnology，Changsha410076，China)摘要：研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在多點(diǎn)柔性?shī)A具橫粱結(jié)Keywords：ANN；structureoptimization；構(gòu)優(yōu)化中的應(yīng)用。橫梁結(jié)構(gòu)與最大變形量間為復(fù)雜FEM；mathematicalprogramming的非線(xiàn)性關(guān)系或隱函數(shù)關(guān)系，且單一的有限元分析工作復(fù)雜，計(jì)算耗時(shí)大。

3、在有限元與數(shù)學(xué)規(guī)劃法基0引言礎(chǔ)上利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行橫梁結(jié)構(gòu)分析，并通過(guò)測(cè)試比較從BP、Elman和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中選取性飛機(jī)制造具有結(jié)構(gòu)尺寸大、零件形狀復(fù)雜且種能較好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)了橫梁質(zhì)量的最優(yōu)化，節(jié)省類(lèi)繁多、氣動(dòng)外形嚴(yán)格及加工精度高等特點(diǎn)口]。目了計(jì)算時(shí)間。前隨著我國(guó)數(shù)字技術(shù)的發(fā)展以及數(shù)控機(jī)床技術(shù)方面關(guān)鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；結(jié)構(gòu)優(yōu)化；有限元；數(shù)學(xué)規(guī)劃的突破，機(jī)加件已實(shí)現(xiàn)了全數(shù)字集成制造，但是鈑金法件由于柔度大，難以使用傳統(tǒng)夾具夾持，因此難以實(shí)中圖分類(lèi)號(hào)：TH122；TH140．8現(xiàn)全程數(shù)字化的柔性制造。因而，多點(diǎn)柔性?shī)A具的文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A設(shè)計(jì)成

4、為提高我國(guó)飛機(jī)制造水平和效率的重要途文章編號(hào)：1001—2257(2012)04—0022—03徑，其機(jī)械結(jié)構(gòu)主要由3部分組成：立柱單元、橫梁Abstract：Theapplicationofartificialneural結(jié)構(gòu)和支座。橫梁結(jié)構(gòu)為主要結(jié)構(gòu)部件之一，由多network(ANN)methodinthecrossbeamstructure根梁組成。在拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)確定的情況下，不同梁之間optimizationofmuti——pointflexiblefixturewas厚度有差異，形成大量的厚度尺寸組合。在外載荷studied．Cross

5、beamstructureandduringbiggesta—作用滿(mǎn)足橫梁結(jié)構(gòu)剛度的情況下，確定各梁的最佳mountofdeformityforcomplexmisalignmentrela—厚度使得橫梁重量最輕，實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，能提升柔性tionsorimplicitfunctionrelations，andthesolefi—夾具的整體功能和經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。然而有限元分析計(jì)算niteelementanalysisworkiscomplex，computa—耗時(shí)巨大，且傳統(tǒng)的尺寸組合匹配數(shù)據(jù)量很大。因tiontime—consumingbig．Thi

6、sarticleusesthear—此，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)橫梁結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化。tificialneuralnetworksinthefiniteelementandin1機(jī)械結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法themathematicalprogramminglawfoundationtocarryonthecrossbeamstructureanalysis，and傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法依賴(lài)于設(shè)計(jì)人員的經(jīng)驗(yàn)，得到throughthetestcomparisonfromBP，Elmanandin的結(jié)果僅是可行方案，多數(shù)不是最優(yōu)設(shè)計(jì)?，F(xiàn)代結(jié)theRBFneura1networkse

7、lectstheperformance構(gòu)優(yōu)化(亦稱(chēng)結(jié)構(gòu)綜合)，是指數(shù)值結(jié)構(gòu)優(yōu)化或計(jì)算goodneuralnetwork，hasrealizedthecrossbeam機(jī)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，其研究?jī)?nèi)容是把數(shù)學(xué)規(guī)劃理論與力學(xué)qualityoptimization，hassavedthecomputingtime分析方法結(jié)構(gòu)起來(lái)，以計(jì)算機(jī)為工具，建立一套科學(xué)的、系統(tǒng)的、可靠而又高效的方法和軟件，能自動(dòng)改greatly．進(jìn)和優(yōu)化受各種條件限制的承載結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)]。從優(yōu)收稿日期：2011—11—1O化算法的理論基礎(chǔ)分，結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法主要有準(zhǔn)則法、·22·《機(jī)械與電子22

8、012(4)數(shù)學(xué)規(guī)劃法和遺傳算法。將有限元法與數(shù)學(xué)規(guī)劃法相結(jié)合進(jìn)行結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)在近年來(lái)發(fā)展迅速。在本質(zhì)上，機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中的優(yōu)化問(wèn)題是在滿(mǎn)足一定約束條件