為適應現(xiàn)代化戰(zhàn)爭條件下的身管性能的綜合性要求,需要在考慮強度、剛度、重量等因素下進行自行火炮身管的優(yōu)化設(shè)計。本文的研究工作是“十二五”國防基礎(chǔ)科研項目的一部分,利用現(xiàn)代智能優(yōu)化算法,以有限元分析軟件為工具,采用MATLAB編制優(yōu)化程序,在考慮影響身管性能的多個學科模型的基礎(chǔ)上,以典型自行火炮身管為例,對身管結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法進行了研究,具體完成的研究內(nèi)容如下：（1）分析了影響身管性能的多個學科模型,建立了內(nèi)彈道模型、結(jié)構(gòu)模型、強度模型和剛度模型。（2）利用基于隨機有限元的參數(shù)敏感性分析方法,得到了影響結(jié)構(gòu)強度可靠性的設(shè)計參數(shù),為身管結(jié)構(gòu)優(yōu)化變量的選擇提供參考。（3）建立了以ANSYS為平臺的身管結(jié)構(gòu)單目標優(yōu)化模型,在滿足結(jié)構(gòu)約束、強度約束和剛度約束的條件下,以身管的重量為目標進行了單目標的優(yōu)化設(shè)計。（4）為避免結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計中大量的有限元迭代,提出了一種高效的基于權(quán)重優(yōu)化的結(jié)構(gòu)多目標優(yōu)化方法：通過均勻試驗,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法相結(jié)合,建立了身管結(jié)構(gòu)多目標優(yōu)化模型,采用了多目標優(yōu)化中模糊的解法；根據(jù)試驗樣本的訓練數(shù)據(jù),采用權(quán)重優(yōu)化的方法來確定權(quán)重,建立了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的權(quán)重優(yōu)化模型,克... 

【文章來源】：南京理工大學江蘇省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
圖表目錄
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法的國內(nèi)外研究狀況
    1.3 自行火炮身管優(yōu)化設(shè)計簡介
    1.4 本課題研究的主要內(nèi)容
2 身管結(jié)構(gòu)的設(shè)計分析模型
    2.1 內(nèi)彈道模型
    2.2 身管結(jié)構(gòu)模型
    2.3 身管強度特性分析
        2.3.1 強度分析理論
        2.3.2 安全系數(shù)
        2.3.3 身管強度有限元分析
    2.4 身管剛度特性分析
    2.5 本章小結(jié)
3 基于隨機有限元的參數(shù)敏感性分析
    3.1 概述
    3.2 結(jié)構(gòu)失效概率分析理論
        3.2.1 強度可靠度的分析理論
        3.2.2 強度失效概率模型
    3.3 基于蒙特卡洛法的結(jié)構(gòu)失效概率分析
        3.3.1 蒙特卡洛法的基本原理
        3.3.2 拉丁超立方抽樣法
        3.3.3 基于結(jié)構(gòu)失效概率的參數(shù)敏感性分析的步驟
    3.4 結(jié)構(gòu)參數(shù)敏感性分析算例
        3.4.1 創(chuàng)建分析文件
        3.4.2 確定隨機變量及其分布
        3.4.3 確定功能函數(shù)
        3.4.4 模擬仿真
        3.4.5 輸出變量strength的概率分布
        3.4.6 參數(shù)敏感性分析
    3.5 本章小結(jié)
4 基于ANSYS平臺的身管結(jié)構(gòu)單目標優(yōu)化
    4.1 ANSYS結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計原理
    4.2 身管算例模型
    4.3 優(yōu)化計算
    4.4 本章小結(jié)
5 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的身管多目標模糊優(yōu)化
    5.1 概述
    5.2 身管多目標優(yōu)化模型
    5.3 均勻試驗設(shè)計
        5.3.1 均勻試驗設(shè)計介紹
        5.3.2 均勻試驗設(shè)計過程
    5.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的確立
        5.4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在機械工程中的應用
        5.4.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        5.4.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模
    5.5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的結(jié)合算法
        5.5.1 遺傳算法
        5.5.2 BP網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法的結(jié)合算法
    5.6 結(jié)構(gòu)多目標優(yōu)化的模糊解法
        5.6.1 結(jié)構(gòu)多目標優(yōu)化
        5.6.2 多目標優(yōu)化的模糊解法
    5.7 基于優(yōu)化的結(jié)構(gòu)多目標權(quán)重反求方法
    5.8 身管多目標權(quán)重優(yōu)化算例
        5.8.1 身管優(yōu)化模型的試驗方案設(shè)計
        5.8.2 建立身管結(jié)構(gòu)多目標權(quán)重優(yōu)化模型
        5.8.3 建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出預測模型
        5.8.4 利用遺傳算法進行優(yōu)化
    5.9 身管多目標優(yōu)化算例
        5.9.1 建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
        5.9.2 利用遺傳算法進行尋優(yōu)
    5.10 本章小結(jié)
6 身管優(yōu)化設(shè)計軟件模塊的開發(fā)實現(xiàn)
    6.1 概述
    6.2 MATLAB與EXCEL的接口技術(shù)
    6.3 軟件模塊的設(shè)計思路
    6.4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的權(quán)重優(yōu)化模塊
    6.5 身管多目標優(yōu)化模塊
    6.6 軟件模塊運行實例
        6.6.1 權(quán)重優(yōu)化模塊的運行
        6.6.2 身管多目標優(yōu)化模塊的運行
    6.7 本章小結(jié)
7 全文總結(jié)與研究展望
    7.1 全文總結(jié)
    7.2 研究展望
致謝
參考文獻
附錄


【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]斗輪堆取料機輪體結(jié)構(gòu)優(yōu)化及可靠性分析[D]. 賀浩.中南大學 2011
[2]基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在多目標優(yōu)化中的應用研究[D]. 朱文龍.哈爾濱理工大學 2009
[3]基于APDL的船用起重機吊臂參數(shù)化設(shè)計及優(yōu)化[D]. 趙九峰.大連理工大學 2008
[4]基于ANSYS的CNG儲氣鋼瓶的可靠性分析和疲勞分析[D]. 杜軍鴿.新疆大學 2008



本文編號：3029863