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分析了人工神经网络用于机械优化设计的理论方法，利用具有单调时变罚参数回归神经网络的渐近稳定性，通过调整网络参数，使得网络最终稳定在其能量函数最小点，该点对应着机械化设计问题的最优解。描述了神经网络用于机构优化设计的仿真算法，并应用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络法实际分配了用于某伺服系统的传动链的传动化。