【摘 要】
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利用Hopfield神经网络并结合模拟退火算法,对甘蔗收获机械台架结构进行了优化。建立了神经网络系统能量函数与优化问题目标函数之间的对应关系、神经网络演化过程与优化问题
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(50365001);广西青年科学基金资助项目(桂科青0447007);广西工学院博士科研启动基金资助项目(500514)
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利用Hopfield神经网络并结合模拟退火算法,对甘蔗收获机械台架结构进行了优化。建立了神经网络系统能量函数与优化问题目标函数之间的对应关系、神经网络演化过程与优化问题寻优过程之间的对应关系、神经网络系统到达平衡点与优化问题最优解之间的对应关系。采用改进的惩罚算子以提高神经网络的收敛速度,经过12次迭代后,优化目标下降17.5%,且应力小于190MPa,表明该优化方法可充分利用设计资源,得到全局最优解。算例证明该算法高效可靠,切实可行,有较强的工程实用性。
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