基于神经网络和遗传算法的身管多目标优化.pdf

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1、机械设计与制造第8期110MachineryDesign&Manufacture2013年8月基于神经网络和遗传算法的身管多目标优化方峻，李林林，徐诚(南京理工大学机械工程学院，江苏南京210094)摘要：身管结构的优化通常涉及到刚度、重量等多个目标，为了节省优化迭代过程中大量有限元计算的时间，以均匀试验的样本数据为输入，采用神经网络和遗传算法相结合的方法对火炮身管结构进行优化。采用模糊设计方法建立多个优化目标，通过权重将其转化成单目标，并在传统方法的基础上进行改进，采用权重优化的方法来确定权重，建立了基于神经网络和遗传算法的权重优化模型，从而克服了传统上

2、确定权重方法主观性大的问题；在此基础上，进行基于神经网络和遗传算法的身管结构优化的求解。经算例验证表明，该方法可以获得较好的优化结果，并能大大提高身管结构优化的效率。关键词：身管；神经网络；权重；多目标优化；遗传算法中图分类号：TH16；TP183文献标识码：A文章编号：1001—3997(2013)08—0110—03Multi-ObjectiveOptimizationofBarrelBasedonNeuralNetworksandGeneticAlgorithmsFANGJun，LILin-lin，XUCheng(SchoolofMechanical

3、Engineering，NamingUniversityofScienceandTechnology，JiangsuNaming210094，China)Abstract：Barrelstructuraloptimizationenrelatestoseveralobjectives，such∞stiffness，weightandSO0几InordertostlvetheanalysistimeoftheFEMintheiterativeprocessofoptimization，theLl'lifoFr1~experimentalsampleisuse

4、d珊the却data，andtheneuralnetworkscombinedwithgeneticalgorithmsisusedfortheoptimizationofbarre1．Themultipleoptimizationobjeeth；esorebuiltusingf~ydesig~method，andconvertedintoasingleobjectivebased012theweights．Onthebasisofftraditionalmethodsforimprovement，weightsaregotbyweightsoptimiz

5、ed，andmeoptimizedmodelofweightsisbuiltbasedonneuralnetworksandgeneticalgorithmstoovercomethesubjectivi￡yofweightdeterminationoftktraditionalmethod．Onthisbasis，barrelisoptimizedbyneuralnetworksandgeneticalgorithms．Theoptimizationresultofbarreldesignexampleindicatesthatthesuggestedm

6、ethodhasanimprovedoptimizingeffectandahighereffwiency．KeyWords：Barrel；Neur~Networks；Weights；Muiti-ObjectiveOptimization；GeneticAlgorithms1引言问题，但仍然存在着较大的主观陛。以某火炮身管结构的优化设计为例来说明优化方法，在均在火炮身管结构的优化设计时，通常会考虑强度、刚度、重匀设计试验的基础上，用有限元分析软件ANSYS计算出每个样量、内弹道等因素，这些指标会作为目标函数或约束条件，而前三项指标需要经过有限元法计算得到。

7、大量繁琐的有限元计算使得本点的输出响应值。利用MATLAB编写程序，建立BP神经网络优化工作变得复杂而又费时，尤其是优化变量数目较多时，采用模型，供身管结构样本训练和预测，用较少的样本数据去获得应现有的有限元分析软件，需要花费很长的时间才能获得优化的结力、质量和结构变量之间在整个映射空间上的模式，利用模糊设果。一种有效的方法是采用均匀试验的样本数据作为输入，用神计的理论，并结合遗传算法在整个映射空间中搜索最优解。同时，经网络进行训练，然后用神经网络的预测结果代替有限元的分析为了解决多目标转化为单目标时的权重确定问题，提出了基于神计算，再采用优化算法来获取优

8、化结果【11。在进行多目标优化时，经网络和遗传算法优化的权重反分析