珠海云梯车租赁,      基于遗传算法及神经网络的箱梁结构动态优化       珠海云梯车出租,  珠海云梯车公司      将自适应变异操作与混合遗传算子引入到NSGA－II算法中，提出了改进的NSGA－II算法。在箱梁已建BP网络模型的基础上，利用改进的NSGA－II算法对箱梁结构变量进行优化。 采用BP网络建模，遗传算法进行优化的具体步骤如下:

     (1)利用灵敏度分析提取对目标函数影响较大的设计参数，将这些影响较大的参数同时作为BP神经网络的输入参数和遗传优化算法的设计变量，而且BP神经网络的训练输出参数也是遗传优化算法的寻优指标;

     (2)使用样本数据对BP网络进行训练，BP神经网络通过Save命令保存训练结果，遗传算法通过Load命令调用BP网络来进行寻优;

     (3)设定遗传算法的运行参数。其中适应度的计算方法:将使用BP神经网络建立的板厚尺寸和箱梁二阶模态频率之间的复杂函数关系作为遗传算法的适应度函数。将遗传算法中按选择、交叉、变异操作产生的个体参数作为BP神经网络的输入变量，求解得到网络输出，该输出即为相应变量的目标函数值，最后将函数值映射为适应度值;

      (4)遗传算法寻优得到参数即为所求解优化问题的最佳方案，此时BP网络输出即为最优化值。 整个优化的过程采用MATLAB编程实现，其中包括适应度值(调用神经网络模型函数)，拥挤度计算、非支配序列排序、选择、交叉、变异等子程序。遗传算法运行参数的取值:群体规模大小为100、最大遗传代数为300、交叉概率为0．9,    交叉分布指数为20、变异分布指数为0．1、变异概率按自适应方法进行调整。为改进的NSGA－II算法和NSGA－II算法下目标函数随进化代数的变化历程图，改进后的NSGA－II算法得到的优化结果在整个解空间中的分布更加宽广、连续与均匀。为符合箱梁制造工艺，需对优化后的尺寸进行圆整。

 

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    优化前后对比,  为了对比优化前后箱梁结构的静动态性能，因此首先对优化后的箱梁受力与变形进行求解分析。将小车自重和起升重量施加在箱梁跨中部分，并对箱梁两端添加约束，主要分析箱梁在极限工况跨中位置时的受力。优化后箱梁质量减轻了629．7kg，同时优化后箱梁的动态性能(二阶模态频率)提高了1．121Hz，优化方案实现了在减重的同时改善动态性能的目标。虽然优化后的箱梁结构最大应力与变形都有所增加，但它们都在设计允许的范围内，优化后的箱梁结构满足设计要求。

     将动态优化设计方法引入到桥式起重机的结构设计中，在基于灵敏度分析的基础上优化设计箱型梁，实现了桥式起重机轻量化、动态性能优的目的。(1)建立了桥式起重机箱梁结构的参数化有限元模型并研究了其静动态特性。(2)以灵敏度分析理论为基础，确定箱梁结构动态性能灵敏度较大的参数有6个参数，并以这6个参数为输入，以桥式起重机箱梁结构的二阶模态频率作为输出变量，构建了箱梁结构动态特性的BP网络模型。(3)利用NSGA－II算法对所建BP神经网络模型进行寻优。选出了一种结构重量轻、动态性能优的桥式起重机箱梁结构设计方案，优化方案实现了质量减轻了629．7kg，同时动态性能提高了1．121Hz。

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