联系热线:

0513-88600633

技术支持

当前位置: 彩70APP > 技术支持
Hopfield神经网络在磁粉制动器设计中的应用

来源:磁粉制动器  发布时间:2017-07-06

张玉存(燕山大学,河北秦皇岛066004)

摘 要:为了优化磁粉制动器的结构,提出了Hopfield神经网络的磁粉制动器结构设计方法。方法中利用磁粉制动器的结构建立优化模型,以磁粉制动器的总体积为目标函数,推导约束条件。根据推导的目标函数和约束条件,采用外点罚函数法,构造出优化的增广目标函数,在满足约束条件下,目标函数最小,从而得到磁粉制动器结构的设计方案。实际结果表明,优化后的制动器在满足各项指标的条件下,总体积减小了23%。

关键词: Hopfield神经网络;优化设计;目标函数;磁粉制动器;约束条件

 

1 引 言  

由于磁粉制动器的优点,被广泛应用于航空、航天及设备的自动化控制中,磁粉制动器设计的关键是确定其结构参数,由于影响性能的结构参数较多,用常规的设计方法得到完善的设计比较困难,而且往往顾此失彼[1,2]。

本文将Hopfield神经网络用于磁粉制动器优化设计中,对整个结构综合考虑,得出一个合理的设计方案。自从1982年J.Hopfield提出Hopfield神经网络以来,神经网络的研究进入第二次高潮。Hopfield神经网络是单层对称全神经网络[3~ 5],根据激活函数的不同,可分为离散型(discrete hopfield neural network, DHNN)和连续型的Hopfield网络(continuous hopfield neural network, CHNN),由于CHNN的激活函数的输入和输出之间的关系为连续可微的单调上升函数,所以对解决一些优化问题已经取得了良好的效果[6,7]。

2 磁粉制动器结构参数优化

数学模型的建立一个好的设计方案,其结构尺寸满足磁粉制动器的性能要求,而且总体积尽可能小。磁粉制动器的原理如图1所示,根据设计要求可将磁粉制动器简化为图2所示的模型,它包括磁轭、激磁线圈、转子三大部分。这三大部分决定了整个制动器的性能和体积。磁粉制动器的设计要求是:其结构尺寸满足性能要求且使总体积最小。图1 磁粉制动器的结构2.1 设计变量如图2所示,选取转子半径r、线圈宽度a、磁轭两侧宽度c、线圈高度h、磁轭上部厚度b五个结构参数为设计变量。为了充分利用材料,应尽可能使磁路中各处的磁感应强度一致。

 


……

5 结 论

通过对磁粉制动器的分析,确定优化目标,实现了应用Hopfield神经网络进行优化参数,通过比较可知,优化后的性能明显提高。

 

 


友情链接: ,,,,,,,,,,,,
双赢彩票娱乐 幸运赛车APP 广东11选5开奖结果 广东11选5 159彩票APP 118彩票注册 132彩票APP 同城彩票APP 159彩票注册 幸运赛车APP