【摘 要】
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现阶段对起重机金属结构的优化设计,都是利用智能算法通过筛选最优目标值的方式来获得结果。为开发专业机械CAD软件探索新思路,并探寻一种快速获得非标产品参数的可行方法,引
【基金项目】
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山西省自然科学基金(2015011059)
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现阶段对起重机金属结构的优化设计,都是利用智能算法通过筛选最优目标值的方式来获得结果。为开发专业机械CAD软件探索新思路,并探寻一种快速获得非标产品参数的可行方法,引入BP神经网络算法,采用映射的方式来获得设计方案。把入粒子群结合惩罚函数算法,作为金属结构设计问题的方案发生器,产生大量针对不同设计要求的设计方案数据样本。再利用所得的数据样本训练BP神经网络,得到相应的权值和阈值。利用训练好的神经网络强大的非线性映射能力实现快速设计的功能。基于VisualC++6.0进行了软件开发及算法功能实现。
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