基于神经网络与遗传算法的离心叶轮结构优化设计

黄田; 张明辉

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基于神经网络与遗传算法的离心叶轮结构优化设计

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采用前馈神经网络实现离心叶轮的三维结构设计,考虑到BP算法存在收敛速度慢和可能收敛到局部极小点的弱点,利用改进的遗传算法参与神经网络的结构演化和网络训练,以获得最佳网络拓扑结构,并使得网络的训练以较大的概率获得全局最优.所建立的神经网络用于求解给定应力分布情况下的离心叶轮形状.计算表明该神经网络可以精确的预测叶轮边界形状.

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来源
《机械设计》 |2004年第z1期|92-93|共2页
作者
黄田; 张明辉;
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作者单位

天津大学;

机械工程学院;

天津;

300072 天津大学;

机械工程学院;

天津;

300072;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类机械设计;
关键词
神经网络; 遗传算法; 离心叶轮; 形状设计;

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