基于遗传算法和神经网络算法的吊车结构优化设计与实现

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机电产品开崖剀新
Ｖｏ１．２６，Ｎｏ．１Ｊａｎ．，２０１３
基于遗传算法和神经网络算法的吊车结构优化设计与实现
薛加海，于晓默，秦爱玲，周文景，叶俊科
（广西大学机械工程学院，广西南宁５３０００４）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｂｙｕｓｉｎｇｔｈｅｉｆｎｉｔｅｅｌｅｍｅｎｔｍｅｔｈｏｄ，ｏｒｔｈｏｇｏｎｌａｔｅｓｔｍｅｔｈｏｄ，ＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｎｄａｇｅｎｅｄｃｌｇａｏｒｉｔｈｍｔＯｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｃｒｎｅａｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓｙｓｔｅｍ．Ａｔｌａｓｔ，ｔｈｅｎｅｕｒｌａｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌｗｉｌｌｂｅｏｐｔｉｍｉｚｅｄｔｈｒｏｕｇｈｈｅｔｇｅｎｅｉｃｔｌｇａｏｒｉｔｈｍｎｄａｈｅｔｏｐｉｍａｔｌｐａｒａｍｅｔｅｓｒｏｆｈｅｔｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄｙｎａｍｉｃｂｅｈａｖｉｏｒｗｉｌｌｂｅｏｂ￣ｉｎｅｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｆｉｎｉｔｅｅｌｅｍｅｎｔ；ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｌａｍｅｔｈｏｄ；ＢＰ—ｎｅｕｒｌａｎｅｔｗｏｒｋ；ｇｅｎｅｉｔｃｌｇａｏｒｉｔｈｍ
ＢａｓｅｄｏｎＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍｓａｎｄＡｒｔｉｉｆｃｉａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋＡｌｇｏｉｔｒｍｓｈｔｏＯｐｔｉｍｉｚｅｔｈｅＳｔｒｕｃｔｕｒｅＤｅｓｉｇｎａｎｄＩｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆＣｒａｎｅＸＵＥＨａｉ，ＹＵＸｉａｏ－Ｍｏ，ＱＩＮＧＡｉ－Ｌｉｎｇ，ＺＨＯＵＷｅｎ－Ｊｉｎｇ，ＹＥＪｕｎ — Ｋｅ
关键词：有限元法；正交试验法；ＢＰ神经网络；遗传算法
中图分类号：ＴＰ１８文献标识码：Ａｄｏｉ：１０．３９６９／ｉ．ｉｓｓｎ．１００２ — ６６７３．２０１３．０１．０３７
ｌ
的神经网络模型寻优，计算出可行区域内动态特性最优
优化设计，使产品在设计阶段就可以预测其动态特性，Ｊ时的设计变量及目标值。
可有效减小系统的振动，提高整机工作性能。结构动力ｌ
ｌ
０引言
其适用于工程技术人员使用。由于吊车结构系统的动态ｌ
析过程简单而直接，且远比有限元模型计算速度快，尤
随着吊车向大型化方向发展，结构在动载荷作用下ｌ特性很难用设计变量显式表达，因此用遗传算法对建立的振动问题变得日益突出。因此，进行基于动态特性的
（ＣｏｎｅｇｅｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＧｕａｎｇｘｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＮａｍｉｎｇＧｕｎｇａｘｉ５３０００４，Ｃｈｉｎａ）
摘பைடு நூலகம்
要：论文综合利用ＢＰ神经网络、遗传算法有限元法以及正交试验法对吊车结构系统进行优化研究。利
用遗传算法和ＢＰ神经网络建立复杂结构系统动态优化的计算模型，该模型可代替系统原来的有限元模型。首先对吊车起重机结构系统进行模态分析及谐响应动力学分析，找出对结构动态特性影响最大的模态频率，再利用灵敏度分析，确定对动态特性较敏感的设计变量作为神经网络的输入变量，并利用正交试验法确定神经网络训练样本，用有限元模型计算出样本点数据，建立反映结构振动特性的人工神经网络模型，最后利用遗传算法对所建立的神经网络模型寻优，得到使结构动态性能最优的设计参数。
第２６卷第１期２０１３年１月文章编号：１００２ — ６６７３（２０１３）Ｏ１ — ０９３ — ０３
Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ＆ＩｎｎｏｖａｔｉｏｎｏｆＭａｃｈｉｎｅｒｙ＆ＥｌｅｃｔｉｃｒａｌＰｒｏｄｕｃｔｓ