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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【摘要】

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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

【作者】

：

黄田张明辉

【机构】

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天津大学

【出处】

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机械设计

【发表日期】

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2004年z1期

【关键词】

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神经网络遗传算法离心叶轮形状设计

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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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