發(fā)布時(shí)間：2020-11-18 01:28

　　 針對(duì)復(fù)雜機(jī)械結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)優(yōu)化耗費(fèi)機(jī)時(shí)過多的問題,以車載炮炮口擾動(dòng)為優(yōu)化目標(biāo),車載炮總體結(jié)構(gòu)參數(shù)為設(shè)計(jì)變量,建立了車載炮有限元?jiǎng)恿�學(xué)模型,研究樣本點(diǎn)的抽取方法,探索并綜合比較多種近似模型的建模方法與預(yù)測精度,采用近似模型與遺傳算法相結(jié)合的方法,優(yōu)化結(jié)構(gòu)參數(shù),優(yōu)化效果較好,為復(fù)雜非線性機(jī)械結(jié)構(gòu)的動(dòng)力學(xué)分析、近似模型建模和優(yōu)化設(shè)計(jì)提供了參考與指導(dǎo)。建立了車載炮精細(xì)網(wǎng)格模型,研究了車載炮各部分之間的連接關(guān)系,探討了車載炮發(fā)射過程中邊界條件與載荷的建模,在此基礎(chǔ)上建立了車載炮上裝部分非線性有限元?jiǎng)恿�學(xué)模型。研究對(duì)比了引入三種優(yōu)化準(zhǔn)則的最優(yōu)拉丁超立方試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法;提出了考慮訓(xùn)練樣本點(diǎn)與測試樣本點(diǎn)之間距離的遺傳拉丁超立方試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法。抽取訓(xùn)練樣本與測試樣本.并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了車載炮有限元?jiǎng)恿�學(xué)分析,獲得了相應(yīng)車載炮炮口擾動(dòng)。分別研究了多項(xiàng)式響應(yīng)面方法、Kriging方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、支持向量機(jī)方法等近似模型技術(shù)的建模方法,參數(shù)選取方法,及參數(shù)的選取對(duì)近似模型預(yù)測精度的影響。提出了使用10-fold交叉驗(yàn)證法與遺傳算法相結(jié)合的方法來優(yōu)化模型參數(shù),有效提高了近似模型的泛化能力。在綜合考慮建模復(fù)雜程度和模型預(yù)測精度的基礎(chǔ)上,選擇最優(yōu)的近似方法建立近似模型。提出了采用近似模型與遺傳算法相結(jié)合的方法進(jìn)行車載炮結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)優(yōu)化。在所建立近似模型的基礎(chǔ)上,構(gòu)造了炮口擾動(dòng)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù),采用遺傳算法對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行求解,實(shí)現(xiàn)了車載炮總體結(jié)構(gòu)參數(shù)的動(dòng)力學(xué)優(yōu)化。優(yōu)化結(jié)果表明近似模型與遺傳算法相結(jié)合的方法應(yīng)用于復(fù)雜機(jī)械結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)優(yōu)化設(shè)計(jì)節(jié)省機(jī)時(shí)并且效果較好。
【學(xué)位單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2017
【中圖分類】：TJ301
【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 選題的背景和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 近似模型技術(shù)
        1.2.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法
        1.2.3 近似模型構(gòu)造方法
        1.2.4 火炮結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法
    1.3 主要研究內(nèi)容
2 車載炮上裝部分有限元建模
    2.1 引言
    2.2 車載炮上裝部分有限元網(wǎng)格劃分
        2.2.1 后坐部分網(wǎng)格劃分
        2.2.2 搖架部分網(wǎng)格劃分
        2.2.3 上架網(wǎng)格劃分
    2.3 連接關(guān)系建模
        2.3.1 各部件連接關(guān)系
        2.3.2 后坐部分與搖架的連接關(guān)系
        2.3.3 搖架與上架的連接關(guān)系
    2.4 邊界條件與載荷建模
    2.5 設(shè)計(jì)變量與衡量指標(biāo)的選取
    2.6 本章小結(jié)
3 試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法研究
    3.1 引言
    3.2 常用試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法
        3.2.1 全因子設(shè)計(jì)
        3.2.2 正交設(shè)計(jì)
        3.2.3 中心復(fù)合設(shè)計(jì)
        3.2.4 拉丁超立方設(shè)計(jì)
    3.3 最優(yōu)拉丁超立方設(shè)計(jì)
        3.3.1 最優(yōu)拉丁超立方設(shè)計(jì)
        3.3.2 優(yōu)化準(zhǔn)則
        3.3.3 引入優(yōu)化準(zhǔn)則的OLHD方法
    3.4 遺傳拉丁超立方設(shè)計(jì)
        3.4.1 遺傳拉丁超立方設(shè)計(jì)
        3.4.2 三種優(yōu)化準(zhǔn)則的對(duì)比分析
    3.5 有限元分析獲取車載炮樣本數(shù)據(jù)
    3.6 本章小結(jié)
4 車載炮近似模型建模
    4.1 引言
    4.2 常見的近似模型技術(shù)
        4.2.1 多項(xiàng)式響應(yīng)面法
        4.2.2 Kriging模型
        4.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
        4.2.4 支持向量機(jī)模型
        4.2.5 近似模型質(zhì)量檢測標(biāo)準(zhǔn)
    4.3 車載炮近似模型
        4.3.1 多項(xiàng)式響應(yīng)面近似模型
        4.3.2 Kriging近似模型
        4.3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近似模型
        4.3.4 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近似模型
        4.3.5 SVM近似模型
    4.4 近似模型預(yù)測精度對(duì)比
    4.5 本章小結(jié)
5 基于近似模型的車載炮結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)優(yōu)化
    5.1 引言
    5.2 構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)
    5.3 遺傳算法
    5.4 車載炮結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)優(yōu)化
        5.4.1 優(yōu)化流程
        5.4.2 優(yōu)化結(jié)果及分析
    5.5 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄

【參考文獻(xiàn)】

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