计算智能在机械结构优化设计中的应用

发布时间：2025-03-20 00:33

　　本文以火炮的轻量化为工程背景，研究了计算智能的基本原理和方法，并将其应用于某火炮下架的结构优化设计。 用板单元(Shell)、梁单元(Beam)耦合的方法建立了箱型下架结构的有限元模型，并对模型进行适当的简化处理，提取特征参数，在Patran环境下编程实现了结构的参数化建模； 将遗传算法与参数化技术相结合，对下架结构进行了尺寸优化和形状优化。针对具体问题构造出适应度评价函数，用罚函数法处理约束，通过设计合理、高效的遗传算子，设定算法运行的控制参数等，增强了遗传算法的全局搜索能力。遗传算法的应用有效地降低了结构的应力水平和重量； 在遗传算法对下架结构进行尺寸、形状优化的基础上，用ESO方法进行了拓扑优化，通过逐渐去除结构中的低应力材料，改善结构的传力路径，进一步减轻了结构的重量。采用B-Spline方法对结构的边界进行了光滑处理； 利用BP神经网络的非线性映射能力，训练得到了下架结构响应与设计变量之间的神经网络映射模型，并将其作为近似分析工具取代有限元分析过程应用于下架的结构优化。结果表明，应用...

【文章页数】：85 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1 绪论
    1.1 引言
        1.1.1 先进制造技术与现代设计技术
        1.1.2 结构优化设计
    1.2 结构优化与计算智能
        1.2.1 智能优化方法
        1.2.2 结构优化的发展趋势
    1.3 选题意义及主要研究内容
        1.3.1 选题意义
        1.3.2 主要研究内容
2 结构优化设计理论
    2.1 结构优化的层次与分类
    2.2 结构优化的数学模型
    2.3 寻优算法
    2.4 优化策略
3 计算智能原理及应用
    3.1 进化计算
    3.2 遗传算法
        3.2.1 遗传算法的基本原理
        3.2.2 遗传算法的特点
        3.2.3 遗传算法的数学基础
        3.2.4 遗传算法的实现技术
        3.2.5 遗传算法在结构优化中的应用
    3.3 人工神经网络
        3.3.1 概述
        3.3.2 BP网络
        3.3.3 Hopfield网络
    3.4 模糊系统
        3.4.1 概述
        3.4.2 模糊系统理论在结构优化中的应用
4 计算智能在火炮下架结构优化中的应用
    4.1 优化策略
    4.2 参数化建模
        4.2.1 火炮下架结构简介
        4.2.2 初始设计方案
        4.2.3 结构的有限元模型
        4.2.4 有限元模型的参数化
    4.3 GA用于结构的尺寸、形状优化
        4.3.1 优化模型
        4.3.2 算法实现的技术问题
        4.3.3 遗传算法实施的步骤
        4.3.4 结果分析及处理
    4.4 ESO用于结构的拓扑优化
        4.4.1 ESO基本原理
        4.4.2 算法实现的技术问题
        4.4.3 ESO实施的步骤
        4.4.4 结果分析及处理
        4.4.5 ESO拓扑优化的结果
    4.5 BP神经网络用于结构的近似分析
        4.5.1 问题的描述
        4.5.2 网络的结构和参数设定
        4.5.3 网络的训练与测试
        4.5.4 在结构优化中的应用
        4.5.5 讨论
    4.6 优化结果的分析及评价
5 结论与展望
    5.1 本文的主要结论
    5.2 展望
致谢
参考文献



本文编号：4037099