【摘要】：現(xiàn)階段許多專家、學(xué)者對(duì)起重機(jī)金屬結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì),所得的理論最優(yōu)設(shè)計(jì)方案,都是尋求重量最輕的設(shè)計(jì)結(jié)果,并未注重是否可用于工程實(shí)際。優(yōu)化設(shè)計(jì)所得的理論最優(yōu)結(jié)果,往往不被企業(yè)看好,所以很有必要研究橋機(jī)金屬結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)的本質(zhì)問題,并探尋一種新的CAD軟件設(shè)計(jì)思路解決橋機(jī)金屬結(jié)構(gòu)的快速設(shè)計(jì)問題。首先,本文研究了利用動(dòng)態(tài)懲罰函數(shù)法對(duì)粒子群算法的改進(jìn),得到動(dòng)態(tài)懲罰函數(shù)粒子群優(yōu)化算法,將該算法用于橋式起重機(jī)金屬結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì),并通過Visual C++6.0編制設(shè)計(jì)方案發(fā)生器軟件,將該軟件用于橋機(jī)金屬結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)本質(zhì)問題的研究和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速設(shè)計(jì)法訓(xùn)練樣本的生成。然后,為探尋優(yōu)化設(shè)計(jì)的部分理論優(yōu)化結(jié)果不適用于工程實(shí)際的原因,本文利用所編制的優(yōu)化軟件,對(duì)起重機(jī)金屬結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)的本質(zhì)問題進(jìn)行研究,發(fā)現(xiàn)對(duì)橋機(jī)金屬結(jié)構(gòu)的優(yōu)化的理論結(jié)果是將應(yīng)力滿額使用,高寬比滿額使用,尺寸上出現(xiàn)梁高而窄,板厚用到最薄的6mm所得的結(jié)果。結(jié)合工程實(shí)際對(duì)于橋機(jī)金屬結(jié)構(gòu)的要求,發(fā)現(xiàn)工程實(shí)際問題中要的不是優(yōu)化設(shè)計(jì)的理論最優(yōu)結(jié)果,而是符合各方面要求的較優(yōu)結(jié)果。計(jì)算機(jī)不會(huì)直接設(shè)計(jì),只能用算法進(jìn)行優(yōu)化來代替設(shè)計(jì)。優(yōu)化只能起到設(shè)計(jì)方案發(fā)生器的作用,設(shè)計(jì)方案的主導(dǎo)權(quán)、決策權(quán)應(yīng)該在于設(shè)計(jì)師,所以優(yōu)化過程需要可控制,優(yōu)化結(jié)果必須可調(diào)整。通過應(yīng)用上述橋式起重機(jī)金屬結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)本質(zhì)問題的研究結(jié)果,利用設(shè)計(jì)方案發(fā)生器產(chǎn)生針對(duì)不同設(shè)計(jì)參數(shù)并兼顧輕量化與企業(yè)要求的設(shè)計(jì)方案,將不同的設(shè)計(jì)參數(shù)與設(shè)計(jì)方案存入數(shù)據(jù)庫中,得到用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本�；谌斯ど窠�(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法訓(xùn)練橋式起重機(jī)設(shè)計(jì)參數(shù)與設(shè)計(jì)方案之間的映射關(guān)系。以此映射關(guān)系建成橋機(jī)金屬結(jié)構(gòu)的快速設(shè)計(jì)的映射模型,用映射的方式進(jìn)行金屬結(jié)構(gòu)的快速設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)只要輸入設(shè)計(jì)參數(shù)立即出現(xiàn)設(shè)計(jì)方案,直接輸出符合要求的設(shè)計(jì)結(jié)果,真正做到了快速出結(jié)果,為開發(fā)橋機(jī)金屬結(jié)構(gòu)CAD軟件探索了一條新思路。最后,結(jié)合橋式起重機(jī)金屬結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)的本質(zhì)問題,發(fā)現(xiàn)快速設(shè)計(jì)法還需要進(jìn)一步改進(jìn)。為解決快速設(shè)計(jì)法中所出現(xiàn)的不足,提出了兩種改進(jìn)快速設(shè)計(jì)法的方案,分別是:“多模子映射”法和約束條件轉(zhuǎn)化為設(shè)計(jì)參數(shù)的方法。最終發(fā)現(xiàn)將約束條件轉(zhuǎn)化為設(shè)計(jì)參數(shù)的方法,容易實(shí)現(xiàn),可用于快速設(shè)計(jì)法的改進(jìn),獲得了良好的效果。本文在Windows系統(tǒng)下,以Visual C++6.0為軟件開發(fā)工具,開發(fā)橋機(jī)金屬結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)軟件,實(shí)現(xiàn)常規(guī)設(shè)計(jì)可視化、設(shè)計(jì)方案發(fā)生器、輸出設(shè)計(jì)說明書、快速設(shè)計(jì)等功能。本文的創(chuàng)新之處在于:探尋橋機(jī)金屬結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)的本質(zhì)問題;將優(yōu)化作為設(shè)計(jì)方案發(fā)生器,提出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速設(shè)計(jì)法,為開發(fā)橋機(jī)金屬結(jié)構(gòu)CAD軟件探索了一條新思路;利用將約束條件轉(zhuǎn)化為設(shè)計(jì)參數(shù)的方法用于改進(jìn)快速設(shè)計(jì)法,得到良好的效果。
【學(xué)位授予單位】：太原科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP183;TH215
【圖文】：

以模擬人腦來處理信息，以更加智能的方人類大腦所決定，組成人類大腦的是大當(dāng)作成處理信息的單元，能夠根據(jù)某種特元之間連接的強(qiáng)弱也會(huì)根據(jù)外部激勵(lì)的收到的激勵(lì)大小來表現(xiàn)出興奮或抑制狀小的單元。也是根據(jù)類似人腦中不同的神經(jīng)元按照，最基本的單元也是神經(jīng)元，如圖 2.2 所即外界激勵(lì)；wij為輸入信號(hào)的權(quán)值；oj經(jīng)元的閾值，只有輸入信息總和超過閾中 wij的值可正可負(fù)，正值表示對(duì)應(yīng)的輸號(hào)抑制神經(jīng)元興奮，也就是說 wij掌握著

第二章 智能優(yōu)化算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射理論閾值中。這使得 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法適合用于多層前饋網(wǎng)絡(luò)，并且存在誤差反向傳播機(jī)個(gè)神經(jīng)元組成，并融入導(dǎo)師機(jī)制，每一層算法可以看做是一種有導(dǎo)師引導(dǎo)的，自適非線性問題，處理能力更加強(qiáng)大，，效果更好組成了三層 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，層與層之間相互學(xué)習(xí)的正向傳播，是在輸入層接收輸入信數(shù)據(jù)，傳遞給輸出層輸出結(jié)果。當(dāng)預(yù)測(cè)輸出結(jié)束；否則，進(jìn)行反向傳播訓(xùn)練，先從輸反傳，通過誤差梯度的下降方法對(duì)各個(gè)層的差的反傳在不斷進(jìn)行著，這樣就會(huì)讓 BP 神 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法能夠?qū)W習(xí)和存儲(chǔ)大量的輸入從 n 維輸入空間到 m 維空間的映射[39-41]。

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2712528