首页|基于BP神经网络与遗传算法的拦污栅结构优化设计

基于BP神经网络与遗传算法的拦污栅结构优化设计

扫码查看
原文链接
  • 国家科技期刊平台
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据
  • 维普
利用solidworks19.0对南水北调工程中渠道拦藻设备的拦污栅结构进行了参数化三维虚拟建模,并将模型导入ANSYS中,通过Fluent模块,针对栅条的液固耦合现象进行有限元分析.之后利用均匀设计试验法在拦污栅的结构参数范围内提取样本点,基于BP神经网络和遗传算法相结合的多目标离散变量结构优化设计方法,建立了拦污栅的BP神经网络数学模型,为遗传算法提供适应度函数.利用遗传算法对拦污栅尺寸结构进行全局寻优,减轻了拦污栅质量,提高了固有频率,降低了发生涡栅共振的概率,增强了系统稳定性.
Structural Optimization Design of Gripper Based on BP Neural Network and Genetic Algorithm

王亚辉、张慧鹏、尚力阳、周甲伟、张智勇、范素香

展开 >

华北水利水电大学 机械学院,河南 郑州450045

黄河水利委员会 黄河机械厂,河南 郑州450000

拦污栅 均匀试验设计 BP神经网络 遗传算法 优化设计 南水北调工程

国家自然科学基金2019年度河南省高等学校重点科研项目河南省科技攻关计划

5180516619A460026212102210051

2022

10.3969/j.issn.1000-1379.2022.03.022

人民黄河
水利部黄河水利委员会

人民黄河

CSTPCD北大核心
影响因子：0.494
ISSN：1000-1379
年,卷(期)：2022.44(3)
  • 2
  • 9