基于BP-HGA的起重机刚性支腿动态优化设计

• 作者: 张健 王相兵 童水光 钟崴
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 刚性支腿 参数化有限元 BP神经网络 混合遗传算法 动态罚函数 多目标优化设计
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 机械与能源工程
• 页码范围: 122-130
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2013.01.018

摘要

针对门式起重机刚性支腿结构动态特性的复杂性和非线性,利用参数化有限元模型和BP神经网络,建立刚性支腿设计变量和最大动应力、弯曲动刚度及顶部最大动位移之间的映射关系.对于建立的神经网络模型,采用混合遗传算法(HGA)构造基于模糊动态罚函数的适应度函数引导遗传算法的搜索方向,寻求刚性支腿隔板、侧板的布置及尺寸最优化,并满足低应力、高固有频率及轻量化的要求.开发了某型号门式起重机刚性支腿多目标动态优化设计系统.应用结果表明,采用该优化方法能够有效地实现起重机刚性支腿的动态结构优化,显著提高了设计质量和效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	童水光		175	2315	23.0	41.0
2	张健		67	376	9.0	17.0
3	钟崴		49	502	13.0	19.0
4	王相兵		10	142	4.0	10.0