基于BP神经网络的航空电子设备安装架结构优化

航空机载设备的可靠性决定飞行器的稳定安全性能,其结构的优化设计是一个重要研究课题。建立了航空电子设备安装架的有限元动力学分析模型,根据正交试验设计方法选取设计参数样本空间,利用计算模态分析方法获得了每个样本的性能参数,采用神经网络和遗传算法相结合的优化方法,数值求解了优化命题。结果表明,优化后的结构具有更佳的动力学性能、质量更轻,验证了该优化方法的高效性、可行性。     

并行设计环境下齿轮传动CAPP建模方法的研究

齿轮零件是典型的机械零件，针对齿轮传动的特点，提出并行设计环境下齿轮传动零件的CAPP系统的技术原理与实现方法。建立了参数化特征信息模型，提出关联特征约束推理和特征分组的方法。采用基于特征模型的工艺设计方法，建立了工艺知识库，提出了基于规则的工艺决策方法，使特征模型能较好地应用于齿轮传动CAD／CAPP设计。     

基于支持向量机和粒子群算法的稳健优化

针对实际工程中不确定性因素与产品质量特性之间不具有显式函数关系的稳健优化问题时,代理模型的精度成为关键。本文提出一种基于支持向量机代理模型和粒子群算法的稳健优化方法,采用拉丁超立方试验设计采样布点,优化问题的目标性能函数、约束函数的均值和标准差由具有自动参数优化的支持向量机模型替代,采用粒子群优化算法对稳健优化模型进行求解。以典型的两杆结构优化为例,结果表明支持向量机代理模型的综合性能比常用的响应面、BP神经网络和Kriging模型更优越,稳健优化结果比较理想,为复杂产品的不确定性设计优化提供了一种新的思路。     

支持向量机替代模型的遗传优化设计

针对实际工程中常见的性能函数不能显式表示的优化问题,提出一种基于支持向量机替代模型的遗传优化设计方法。利用试验设计选取合适的设计参数样本点,通过实验或数值仿真获得响应输出,结合遗传算法构建具有参数优化功能的支持向量机替代模型;将支持向量机模型作为目标性能函数,结合其他约束条件完成优化模型的建立,并应用遗传算法进行优化,形成一套准确、高效、适应性强的优化方法。以典型电子装备功分器的结构尺寸优化为例,采用均匀试验设计和高频电磁场仿真软件HFSS获取替代模型训练的学习样本,建立功分器模型的幅度比、相位差和驻波3个响应面目标函数,并对该多目标优化问题进行遗传寻优。     

电动执行器虚拟设计方法的研究

对机械产品虚拟设计技术进行了分析，探索了虚拟设计中产品的建模技术和虚拟装配技术。构建了电动执行器零部件的三维模型；采用数据库技术和UG二次开发工具UG／OpenAPI建立常用的标准件库；实现了电动执行器三维虚拟设计、装配，并对装配模型作干涉检查。从而实现了电动执行器快速的虚拟设计。     

高压钢筒变形规律研究

针对高压钢筒的结构特点和受载特点,提出了在钢筒外缠绕钢丝的技术原理和设计方法。采用把模型从中间截断方法,建立两端面约束、右端面约束和中截面约束3种情况下的有限元模型。分析比较了3种模型的变形规律,从而获得高压钢筒的变形规律和变形数据,为钢筒的安全设计提供了重要的依据。     

基于三层分布式技术的公路收费系统的研究

该系统结合数字音视频监控技术、网络技术和数据库技术,提高公路收费过程、财务管理的自动化程度;提高工作效率和服务质量,最大限度地增加政府非经营性公路的管理透明度,防止票款流失,杜绝假票和违规收费,确保收费及时、足额地上缴国库。     

基于支持向量机钛合金铣削力预测分析

钛合金材料广泛应用于各个领域,其材料在加工过程中受铣削力影响易于产生变形而影响加工质量,为此需对铣削力进行预测分析。针对实际加工工程中铣削力函数不能显式表示的问题,提出一种基于支持向量机铣削力模型预测的方法。利用正交试验设计选取合适的设计参数样本点建立铣削力预测模型,并获得预测值与实验值的拟合曲线,试验值通过有限元建模获得,分别对预测值与试验值结果进行误差率及显著性检验分析。为验证支持向量机方法的有效性,建立BP神经网络模型对试验值预测。与BP神经网络模型预测比较,结果显示支持向量机模型预测的结果更能精确预测。     

支持向量机和粒子群算法在结构优化中的应用研究*

针对实际复杂结构优化中计算量大的问题,提出将支持向量机代理模型和粒子群算法应用于工程优化设计。采用实验设计选取合适的样本,通过实验或数值仿真获得性能响应,利用支持向量机构建目标函数和约束的代理模型,重构原始的优化问题,采用粒子群优化算法对重构的优化模型进行寻优,从而得到最优解。以典型电子装备功分器的结构尺寸优化为例,采用拉丁方实验设计和高频电磁场仿真软件HFSS获取代理模型的训练样本,建立功分器模型的幅度比、相位差和驻波三个目标函数模型,并对该多目标优化问题进行寻优。结果表明该方法准确、高效,为结构优化设