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基于神經網絡和遺傳算法的懸掛系統優化設計

1692746 2009-07-09 | rar | 154 | 次下載 | 3積分

資料介紹

懸掛系統具有復雜的機械結構，對于這種非線性系統進行優化設計難度較大，且采用計算機仿真反復試驗耗時巨大；基于神經網絡和遺傳算法·利用機械系統動力學仿真軟件MSC＼AD AMS中的ATV模塊，對懸掛系統中影響自行火炮行駛平穩性的各參數進行優化，取得了較好的結果，證明了該技術路線的可行性。
懸掛裝置用于提高自行火炮行駛的平穩性和工作的可靠性。駕駛員位置處的豎直加速度較大一直是一個影響舒適度的難題。為了實現“人機功效”，有必要對懸掛系統進行優化計算。懸掛系統組成單元較多，各部分工作關系比較復雜。如何對其相關重件的各參數進行優化設計以更好地滿足行駛的綜合性能要求，是一個亟待解決的問題。現今的優化設計逐步在向計算機仿真的方向發展，可以借助機械系統動力學大型仿真軟件Msc＼ADAMs建立起自行火炮整個底盤系統的虛擬樣機，進行行駛過程的運動學、動力學分析，并對結構、材料等參數采用試驗設計、優化分析。
雖然通過仿真的角度體現了省時省力的特性，但也暴露了其單因素優化設計的不足。第一它是多次單因素的優化設計，即固定其它輸入參數．單就一個參數進行指向目標值的優化設計，無法尋求到各參數的最佳組合，第二各因素間相互作用，對系統產生干擾，使得系統的優化設計具有極大的不穩定性。第三耗時巨大，多水平的試驗設計乃至優化不太現實。自行火炮懸掛系統的參數設計的一次仿真求解在雙cpu一2．8G，內存4G 的大型工作站上仿真運行一次耗時需要l0幾個小時。
本文采用均勻設計法安排試驗，交由懸掛系統的虛擬樣機仿真，然后采用BP網絡和遺傳算法，對懸掛系統進行優化設計，一方面大大減少了仿真試驗次數，另一方面解決了具有極強非線性的懸掛系統的參數優化問題。