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文檔簡介
1、由于多目標(biāo)優(yōu)化技術(shù)在工程、經(jīng)濟(jì)、管理和軍事等領(lǐng)域中具有重要的應(yīng)用價(jià)值,多目標(biāo)優(yōu)化的研究越來越受到廣泛的關(guān)注和重視,它已發(fā)展成為一門新興的學(xué)科并在應(yīng)用中顯示出強(qiáng)大的生命力。遺傳算法是借鑒生物的自然選擇和遺傳機(jī)制而開發(fā)出的一種全局優(yōu)化自適應(yīng)概率搜索算法,它在解決復(fù)雜系統(tǒng)優(yōu)化時(shí)所表現(xiàn)出的獨(dú)特的優(yōu)越性和健壯性,使其成為解決多目標(biāo)優(yōu)化問題的一個(gè)非常有效的手段。 由于龍門起重機(jī)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性很難用設(shè)計(jì)變量精確顯式表達(dá),本文利用多層人工神
2、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)極強(qiáng)的非線性映射功能,來描述和處理動(dòng)態(tài)系統(tǒng)中設(shè)計(jì)變量及其動(dòng)態(tài)參數(shù)之間的關(guān)系。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型一旦建立,可取代有限元模型進(jìn)行結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)特性重分析,其分析過程簡單而直接,且遠(yuǎn)比有限元模型計(jì)算速度快,尤其適用于工程技術(shù)人員使用。因此,利用遺傳算法對(duì)所建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型尋優(yōu),可以得到可行區(qū)域內(nèi)動(dòng)態(tài)特性最優(yōu)時(shí)的設(shè)計(jì)變量及目標(biāo)值。 本文在有限元分析的基礎(chǔ)上,結(jié)合正交試驗(yàn)法,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了振動(dòng)系統(tǒng)快速重分析的數(shù)學(xué)模型,并利用遺傳算
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