基于BP神经网络和遗传算法的刚挠背板设计

• 作者: 史经辉 吴兆华 黄春跃
• 来源期刊: 电子元件与材料
• 学科: 工学
• 关键词: 刚挠背板 BP神经网络 遗传算法 抗震设计
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 可靠性
• 页码范围: 64-68
• 页数: 5页
• 分类号: TN406
• 字数: 3211字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2028.2009.06.019

摘要

选取加强筋宽度等5个关键因素,采用正交设计法采集刚挠背板基频形成训练样本.由试验确定BP神经网络拓扑结构.选用LM算法训练的BP神经网络(BPNN)作为遗传算法目标函数求解器,用于优化抗振结构.结果表明,网络拓扑结构为4-6-1时网络泛化能力强,测试误差小于1.6%;获得最优结构参数组合x1～x5分别为 0.003 9,0.004,0.026 8,0.024 2和0.001 8 m;优化后,基频提高92.7%,振幅降低82.77%,计算误差为0.636%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴兆华	桂林电子科技大学机电工程学院	70	475	12.0	17.0
2	黄春跃	桂林电子科技大学机电工程学院	81	410	11.0	16.0
3	史经辉	桂林电子科技大学机电工程学院	3	10	2.0	3.0