基于GAPSO-RBFNN的动车组电机吊架多目标稳健优化设计

• 作者: 宫琦 李永华 盛自强
• 来源期刊: 中国铁道科学
• 学科: 交通运输
• 关键词: 径向基神经网络 遗传粒子群 信噪比 电机吊架 多目标稳健优化
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 页码范围: 103-110
• 页数: 8页
• 分类号: U270.2
• 字数: 4875字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4632.2020.03.12

摘要

基于遗传粒子群(GAPSO)算法获取最优平滑系数,从而改进径向基神经网络(RBFNN);通过电机吊架的灵敏度分析筛选出对其总质量和自然频率等质量特性影响较大的关键设计变量;结合正交试验设计与有限元分析得出电机吊架各质量特性值及对应的信噪比,将试验数据作为输入、信噪比作为输出用于GAPSO-RBFNN的训练和测试,并对比分析预测精度;基于GAPSO-RBFNN构建电机吊架的多目标稳健优化模型,采用NSGA-Ⅱ多目标优化算法对其寻优求解,并与传统设计方案进行对比.结果 表明:GAPSO-RBFNN的预测误差远低于传统RBFNN;优化后电机吊架各质量特性信噪比得到提高,实现了对电机吊架的多目标稳健优化,降低了电机吊架总质量,提高了其自然频率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李永华	大连交通大学机车车辆工程学院	42	139	7.0	9.0
2	宫琦	大连交通大学机车车辆工程学院	9	9	2.0	3.0
3	盛自强	大连交通大学机械工程学院	2	0	0.0	0.0