结构优化设计中的ARPSO-BP方法研究

发布时间：2020-09-19 19:55

　　 本文提出了一种应用于结构优化设计的自适应随机粒子群神经网络算法(ARPSO-BP)。为了迅速收敛至全局最优解,基本粒子群算法中不同的函数需要采用不同的惯性因子。因此,本文提出自适应随机惯性因子,并引入到粒子群算法中以提高其性能。函数优化算例和工程实例分析证明自适应随机粒子群算法(ARPSO)在优化性能和稳定性上均有较大改进。为了更好利用神经网络的非线性映射能力,将训练好的BP神经网络取代结构有限元计算,针对BP神经网络自身结构难以确定的问题,提出采用ARPSO构造并优化BP神经网络结构,实现了BP神经网络构造的智能化和自适应优化。ARPSO-BP是将自适应随机粒子群算法和BP神经网络相结合的新型智能算法。用该算法完成了14个变量的复杂结构优化工程实例,优化结果通过了常规有限元方法的检验。 采用C++完成了该算法通用程序的编制。该程序无需改动即可计算不超过50个设计变量的结构优化问题,界面友好,初步具备了工程应用价值。经算例验证取得了令人满意的效果,为有效解决类似复杂工程优化问题提供了一条新途径。
【学位单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2007
【中图分类】：TH122
【部分图文】：

并参考文献[15]进行数值实验结果对比分，惯性因子ω 由下式来确定：iter×n（2-15） 的最大值和最小值；iter，itermax分别是当典多峰函数的优化过程进行说明。由于这些得函数的搜索尤为复杂，通常被用来考察算21].5x∈[-100,100;-100,100] （2-16）

39 25s 78%本函数的寻优是相当有效的。自适应随群算法性能改善是非常可观的。从数值速跳出 0.99028 这个陷阱。这也是该函子群算法相关操作没有遗传算法那么复短。同时随着迭代次数的增加 ARPSO算时间。从表中我们还可以看出，最差相差无几，而由于引入了模糊机制使得耗时。xxe+++(cos2cos2)]2021exp[12ππ）

行次数 收敛次数* 运行时间 收敛率0 18 21s 18%0 100 11s 100%0 100 4s 100% 16 5s 32% 42 25s 84%为 1e-5。中表现优异的基本 PSO 性能大幅下降，了相当高的收敛精度（5.88722e-16）和子群算法可以看作 ω =1）适用于不同的的优化结果。同样 ARPSO 针对本函数算时间。]1.0}0.1+(2-18)

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本文编号：2822928