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遗传算法与神经网络协同优化在排气消声器的应用

朱秀娥  
【摘要】:遗传算法和神经网络都是21世纪计算智能技术的关键技术。随着计算机技术的发展和普及,神经网络、模糊技术和进化计算等技术在近十年都得到了突飞猛进的发展,并且这些方法呈现相互融合的趋势。遗传算法(GA)和神经网络相结合的优化方法,兼有神经网络的广泛映射能力和遗传算法快速收敛性能。它们之间相互补充彼此增强,从而获得更有力的表示和解决实际问题的能力。本文就是将神经网络与遗传算法的协同优化方法应用于柴油机消声器内部结构参数的优化上。 噪声水平已成为衡量柴油机质量和性能的重要指标之一。排气噪声在柴油机整机噪声中占重要比例,安装性能良好的排气消声器是控制排气噪声的有效途径。本文利用正交试验方案获得了以消声器结构参数作为输入,以噪声声压级和柴油机燃油消耗率各为输出的人工神经网络(BP网络)的学习样本。通过Matlab中人工神经网络工具箱完成了网络的训练,通过遗传算法的求优获得了噪声性能和燃油消耗率性能都较好的消声器的内部结构参数组合,验证了人工神经网络和遗传算法协同优化应用于排气消声器设计是完全可行的。


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