-
题名基于自适应神经网络的火炮身管结构优化研究
被引量：12
- 1
-
-
作者
萧辉
杨国来
孙全兆
葛建立
于清波
-
机构
南京理工大学机械工程学院
-
出处
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第10期1873-1880,共8页
-
基金
国家"973"计划项目(1503613249)
国家自然科学基金项目(11572158)
国家重大科学仪器设备开发专项项目(2013YQ47076508)
-
文摘
针对火炮多学科优化设计存在计算量大、收敛慢和易陷入局部最优的问题,提出一种基于自适应径向基函数(RBF)神经网络的结构优化方法。编程计算火炮高低温压力曲线,并对ABAQUS有限元软件二次开发将其加载进有限元模型以获取身管的优化目标值,构建其与设计变量间自适应RBF神经网络模型。引入罚函数法处理约束条件,采用遗传算法在模型中求解寻优。每次优化迭代时利用建立的局部和全局分析模型分别选取更新点,增加样本点来更新神经网络,以提高神经网络的局部和全局预测能力。采用典型函数算例和某火炮身管结构多目标优化,实例验证了所提出优化策略的有效性。研究结果表明:身管优化后质量减小了6.63%,结构刚度提高了5.60%,最大等效应力减小了6.34%;与仅使用遗传算法相比,该方法所需的有限元模型调用次数降低了86.5%,运行时间减少了83.3%,为火炮结构设计和优化提供了参考。
-
关键词
兵器科学与技术
火炮身管
多学科多目标结构优化
自适应神经网络
再采样策略
-
Keywords
ordnance science and technology
gun barrel
multidisciplinary multi-objective structuraloptimization
adaptive artificial neural network
resampllng strategy
-
分类号
TJ303.1
[兵器科学与技术—火炮、自动武器与弹药工程]
-
