[發明專利]一種柔性因素優化設計方法

有效

• 申請號: 202011598726.1
• 申請日: 2020-12-29
• 公開（公告）號: CN112507570B
• 公開（公告）日: 2022-06-21
• 發明（設計）人: 趙閔清;王仕生;劉風華;林偵文;陸龍杰;黃勤
• 申請（專利權）人: 江西五十鈴汽車有限公司
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06N3/04;G06N3/08;G06F113/14
• 代理公司: 南昌金軒知識產權代理有限公司 36129
• 代理人: 孫文強

1.一種基于新型BP神經網絡的計算方法的針對柔性因素優化設計的方法，其中：

所述計算方法包括以下步驟：

增加動量項：通過增加動量項的方法對原有的BP神經網絡算法進行改進，調整網絡的所有權值，如公式(1)；

公式(1)為△v_η(N)＝ηδ^y_th_j+α△v_η(N-1)

其中，其中△v_η(N)為隱藏層節點到輸出層節點在N時刻的權值修正量，η為學習速率，δ^y_t為輸出層的局部梯度，h_j為隱藏層的輸出信號，α∈(0,1)為動量因子，根據實際情況進行調參，其中，動量項對于N時刻的權值向量的調整起阻尼作用，蘊含了前面N-1個時刻的權值調整經驗，表示N-1時刻的權值修正量；

調節網絡的學習速率：采取自適應方式來改變學習速率，使其根據實際情況自我調整公式(1)中η的大小，其中，標準BP神經網絡的學習速率η是固定值；

所述優化設計的方法包括以下步驟：

仿真建模與分析：針對柔性因素優化設計對象運用仿真技術，初步判斷問題發生的應力部位、問題性質、需要優化的方向；

數據采集與數據庫的建立：在剛性體結構中，實際或模擬添加多種柔性因素，并在對剛性體結構施加相同振動激勵的情況下，對輸出端響應進行數據采集，建立數據庫；

數據庫的導入：將數據庫導入新型BP神經網絡中，分別用Sigmoid函數和歸一化線性函數作為隱藏層和輸出層的激活函數；

Sigmoid函數為F(x)＝(1+e^xp(x))-1

其中，p(x)為中間的激活函數,x為輸入變量；

歸一化線性函數為y＝(x-min)/(max-min)

其中，min為x最小值，max為x最大值；

實際效果驗證：剛性體結構性能驗證，通過BP神經網絡的計算結果及分析，對實際優化設計結果進行驗證和計算；

所述步驟數據采集與數據庫的建立中的柔性因素包括壁厚、面寬、阻尼系數和彈性模量；

所述步驟仿真建模與分析中的仿真技術為CAE仿真技術。