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基于神经网络的摆动活齿减速器的多目标模糊稳健优化设计

谭彬  
【摘要】: 稳健设计方法是近年来发展起来的一种工程设计方法,其指导思想是利用因素状况(原因)发生微小变差对因变量(结果)影响的不敏感性对产品的性能、质量和成本综合考虑做出最佳设计,以提高产品质量,降低成本。由此可见稳健设计的实质是一种优化问题,故本文将稳健设计亦称为稳健优化设计,目前机械传动的稳健优化设计方法仍采用的是传统的优化设计方法,没有考虑各设计参数的模糊性和随机性;且在它的优化过程中,仍然采用传统的优化算法,如复合型法等,而这些传统的优化算法存在着局部最优现象,优化速度慢。因此这种传统的优化设计方法的结果,常常与实际情况不符,甚至是不可行的设计方案。基于传统的优化设计方法的不足,本文探讨了考虑设计参数的模糊性和随机性,且利用神经网络优化方法寻得最优解的摆动活齿传动的多目标模糊稳健优化设计方法。 摆动活齿减速器是一种新型高性能传动装置,它是用于传递两同轴间回转运动的新型少齿差行星齿轮传动(简称活齿传动),具有结构紧凑、传动比范围广、承载能力大、传动效率高等优点。这些特征使摆动活齿减速器在工业上具有广阔的应用前景,但在某些研究方面还并未成熟,且用一般的优化设计方法对摆动活齿减速器的工作还没有获得满意的成果。神经网络的优化应用是利用神经网络能量函数的极小点对应于系统的稳定平衡点,这样能量函数极小点的求解就转化成求解神经网络系统的稳定平衡点。随着时间的演化,网络的运动轨道在相对空间中总是朝着能量函数减少的方向运动,最终达到系统的平衡点——能量函数的极小点。因此,如果把神经网络动力系统的稳定平衡点设为一个适当的能量函数(或广义目标函数)的极小点,优化设计就是从一个初始点找到目标函数的极小点即求得最优点,所以本文将其运用于摆动活齿减速器的模糊稳健优化设计中,以期准确可靠快速地从众多的设计方案中获得最好的设计方案,从而提高了设计结果的合理性,经济性,适用性。 本文将当前比较流行的大型科学计算软件——MATLAB作为优化与计算的平台。首先在MATLAB环境中对摆动活齿减速器进行模糊优化,然后运用田口稳健设计方法对优化结果进一步分析,通过内表和外表进行参数设计得出模糊稳健优化设计结果,随之在模糊稳健优化的基础上将神经网络应用于本文的求解优化问题中,得出最终优化结果,优化结果表明提高了优化质量。然后利用MATALB软件进行图像分析,最后在Pro/ENGINEER的环境中对优化后的摆动活齿减速器进行虚拟设计建模。


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