集裝箱龍門起重機結(jié)構(gòu)系統(tǒng)多目標動態(tài)優(yōu)化研究.pdf

1、由于多目標優(yōu)化技術(shù)在工程、經(jīng)濟、管理和軍事等領(lǐng)域中具有重要的應(yīng)用價值，多目標優(yōu)化的研究越來越受到廣泛的關(guān)注和重視，它已發(fā)展成為一門新興的學科并在應(yīng)用中顯示出強大的生命力。遺傳算法是借鑒生物的自然選擇和遺傳機制而開發(fā)出的一種全局優(yōu)化自適應(yīng)概率搜索算法，它在解決復雜系統(tǒng)優(yōu)化時所表現(xiàn)出的獨特的優(yōu)越性和健壯性，使其成為解決多目標優(yōu)化問題的一個非常有效的手段。 由于龍門起重機結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的動態(tài)特性很難用設(shè)計變量精確顯式表達，本文利用多層人工神

2、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)極強的非線性映射功能，來描述和處理動態(tài)系統(tǒng)中設(shè)計變量及其動態(tài)參數(shù)之間的關(guān)系。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型一旦建立，可取代有限元模型進行結(jié)構(gòu)動態(tài)特性重分析，其分析過程簡單而直接，且遠比有限元模型計算速度快，尤其適用于工程技術(shù)人員使用。因此，利用遺傳算法對所建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型尋優(yōu)，可以得到可行區(qū)域內(nèi)動態(tài)特性最優(yōu)時的設(shè)計變量及目標值。 本文在有限元分析的基礎(chǔ)上，結(jié)合正交試驗法，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了振動系統(tǒng)快速重分析的數(shù)學模型，并利用遺傳算