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基于Hopfield神经网络的燃气轮机可靠性分配

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首先推导出了燃气轮机可靠性和造价之间的拟合函数;然后利用惩罚甬数法把有造价约束问题转化为无约束优化问题，基于Hopfield神经网络构造和最优可靠性分配相对应的网络优化计算的能量函数，建立了系统可靠性优化分配的数学模型;最后用适合刚性方程的ode15s算法给出了最优的数值解。得出了惩罚因子变化趋势对最优数值解的影响关系:当惩罚因子的值在一定范围内逐渐增加时，优化结果趋于稳定。即收敛于最优解。改变约束条件，得出了燃气轮机可靠性随总造价的优化后的变化趋势，为燃气轮机的优化设计和综合决策提供一定的参考。
Optimal apportionment of gas turbine reliability based on Hopfield neural network

贺星、孙丰瑞、刘永葆、余又红

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海军工程大学,船舶与动力学院,湖北,武汉,430033

燃气轮机 可靠性 神经网络 优化分配 数学模型

国防预研基金

4010102010504

2009

华中科技大学学报(自然科学版)
华中科技大学

华中科技大学学报(自然科学版)

CSTPCDCSCD北大核心EI
影响因子：0.813
ISSN：1671-4512
年,卷(期)：2009.37(6)
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