基于ANN的混凝土泵车臂架系统的模态分析与优化
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摘要
在我国，混凝土泵车的设计与制造时间不长，一般生产36M扬程以下的产品，42M以上的大多是进口组装，特别是结构系统。36M以下的产品还存在振动较大，有时还出现臂架结构疲劳断裂等问题。由于臂架对长臂混凝土泵车的性能有重大影响，为了尽快提高我国混凝土泵车的设计制造水平，受企业委托，本文以国内新近开始设计生产的42m混凝土泵车臂架系统为研究对象，将BP神经网络、有限元(模态)分析、演化策略有机结合，对混凝土泵车臂架系统的结构优化设计进行了研究。
本文利用能处理模糊、含有噪音数据和具有很强非线性映射功能的BP神经网络进行结构动态特性的预测输出。利用BP神经网络建立起臂架结构设计参数与固有频率的非线性映射关系，即建立了基于BP网络的结构分析器。BP网络训练样本由有限元模型模态分析所得。本文还对BP神经网络的理论和实现方法进行了较深入的研究。针对BP神经网络的缺点，研究了一种动态自适应调整学习参数的改进型BP算法。本文利用进化算法调用BP网络训练结果进行结构设计参数优化，并开发了混凝土泵车臂架优化设计软件。通过优化，臂架结构主要设计参数有不同程度改善，达到了优化目的。
本文共分为7章。第1章为绪论，综述了国内外人工神经网络、模态分析、有限元、进化算法(包括演化策略)研究的历史、发展和现状，以及国内混凝土泵车的产业发展状况，阐述了本课题的提出、目的和意义。第2章系统叙述了人工神经网络特别时BP神经网络的理论、结构、主要缺点和改进措施，提出了一种改进型BP算法。第3章概述了进化算法特别是进化策略的理论及其实现。第4章建立了混凝土泵车臂架结构的力学和有限元模型，并进行了实验验证。第5章介绍了基于BP网络的臂架结构和固有特性分析器的构建。第6章建立了臂架结构模态分析的优化数学模型，介绍了优化设计的实现。第7章为全文研究工作的总结，提出了今后进一步研究的发展方向。
In our country, concrete pump design and manufacture of car time long, produce 36M lift following products generally, 42M a the above-mentioned one mostly to import and assemble, especially the structure system. 36M following products have vibration to be relatively heavy also , appear arm shelf structure tired question of rupturing etc. sometimes. Because arm shelf have great influence on performance of the long arm concrete pump car, for improve of our country concrete pump designing and manufacturing level of car as soon as possible, entrust by enterprise, with begin 42m concrete pump car arm shelf system produced to design as the research object recently at home this text, analyse BP neural network, finite element, hereditary organic to combine algorithm, carry on research to concrete pump car arm shelf structure optimization design of system.
This text can deal with to utilize fuzzily , contain noise data and have very strong to shine upon BP neural network of function carry on structure prediction of dynamic characteristic export while being non-linear. Utilize BP neural network set up arm shelf structure design parameter shine upon the relation with nonlinearity of natural frequency, namely has set up the structure analysor based on BP network. BP network train sample mode analyse the income by finite element model. This text carry on deeper studying to BP neural theory and implementation method of network also. To BP neural shortcoming of network , study one dynamic self-adaptation is it study improvement type BP algorithm of parameter to adjust. This text is it evolve algorithm transfer BP network train result carry on structure design parameter optimized to utilize, and has developed the concrete pump train arm shelf optimization design software. Through optimize, arm shelf structure main design parameter improve in various degree, have achi
eved the goal of optimizing.
This text is divided into 7 chapters altogether. Chapter one the introduction, survey artificial neural network , modal analysis , finite element both at home and abroad , evolve algorithm history , development and current situation of
studying, and domestic concrete pump industry state of development of car, explain copies of proposition, purpose and meaning of subject. Chapter two system BP neural theory , structure , main shortcoming of network improve measure when narrating artificial neural networking very, have put forward a kind of improvement type BP algorithm. Chapter three sum up evolve algorithm especially evolve the theory of tactics and realize. Set up concrete pump car arm shelf mechanics and finite element model of structure, and has carried on the experiment to verify. Introduce based on BP network arm shelf structure and inherent characteristic construction of analysor. Set up arm shelf structure optimization mathematics model that mode analyses, have introduced the realization of optimization design. Chapter seven full text summary of research work, propose developing direction that will study further in the future.
本文利用能处理模糊、含有噪音数据和具有很强非线性映射功能的BP神经网络进行结构动态特性的预测输出。利用BP神经网络建立起臂架结构设计参数与固有频率的非线性映射关系，即建立了基于BP网络的结构分析器。BP网络训练样本由有限元模型模态分析所得。本文还对BP神经网络的理论和实现方法进行了较深入的研究。针对BP神经网络的缺点，研究了一种动态自适应调整学习参数的改进型BP算法。本文利用进化算法调用BP网络训练结果进行结构设计参数优化，并开发了混凝土泵车臂架优化设计软件。通过优化，臂架结构主要设计参数有不同程度改善，达到了优化目的。
本文共分为7章。第1章为绪论，综述了国内外人工神经网络、模态分析、有限元、进化算法(包括演化策略)研究的历史、发展和现状，以及国内混凝土泵车的产业发展状况，阐述了本课题的提出、目的和意义。第2章系统叙述了人工神经网络特别时BP神经网络的理论、结构、主要缺点和改进措施，提出了一种改进型BP算法。第3章概述了进化算法特别是进化策略的理论及其实现。第4章建立了混凝土泵车臂架结构的力学和有限元模型，并进行了实验验证。第5章介绍了基于BP网络的臂架结构和固有特性分析器的构建。第6章建立了臂架结构模态分析的优化数学模型，介绍了优化设计的实现。第7章为全文研究工作的总结，提出了今后进一步研究的发展方向。
In our country, concrete pump design and manufacture of car time long, produce 36M lift following products generally, 42M a the above-mentioned one mostly to import and assemble, especially the structure system. 36M following products have vibration to be relatively heavy also , appear arm shelf structure tired question of rupturing etc. sometimes. Because arm shelf have great influence on performance of the long arm concrete pump car, for improve of our country concrete pump designing and manufacturing level of car as soon as possible, entrust by enterprise, with begin 42m concrete pump car arm shelf system produced to design as the research object recently at home this text, analyse BP neural network, finite element, hereditary organic to combine algorithm, carry on research to concrete pump car arm shelf structure optimization design of system.
This text can deal with to utilize fuzzily , contain noise data and have very strong to shine upon BP neural network of function carry on structure prediction of dynamic characteristic export while being non-linear. Utilize BP neural network set up arm shelf structure design parameter shine upon the relation with nonlinearity of natural frequency, namely has set up the structure analysor based on BP network. BP network train sample mode analyse the income by finite element model. This text carry on deeper studying to BP neural theory and implementation method of network also. To BP neural shortcoming of network , study one dynamic self-adaptation is it study improvement type BP algorithm of parameter to adjust. This text is it evolve algorithm transfer BP network train result carry on structure design parameter optimized to utilize, and has developed the concrete pump train arm shelf optimization design software. Through optimize, arm shelf structure main design parameter improve in various degree, have achi
eved the goal of optimizing.
This text is divided into 7 chapters altogether. Chapter one the introduction, survey artificial neural network , modal analysis , finite element both at home and abroad , evolve algorithm history , development and current situation of
studying, and domestic concrete pump industry state of development of car, explain copies of proposition, purpose and meaning of subject. Chapter two system BP neural theory , structure , main shortcoming of network improve measure when narrating artificial neural networking very, have put forward a kind of improvement type BP algorithm. Chapter three sum up evolve algorithm especially evolve the theory of tactics and realize. Set up concrete pump car arm shelf mechanics and finite element model of structure, and has carried on the experiment to verify. Introduce based on BP network arm shelf structure and inherent characteristic construction of analysor. Set up arm shelf structure optimization mathematics model that mode analyses, have introduced the realization of optimization design. Chapter seven full text summary of research work, propose developing direction that will study further in the future.
引文
[1] 郭立新，张国忠，郭咏梅．混凝土泵车布料机构系统有限元建模及其动态分析．建筑机械 1999．12
[2] 谢庆生 尹健 罗延科．机械工程中的神经网络方法 机械工业出版社，2003，1
[3] 王小平 曹立明．遗传算法 西安交通科技大学出版社，2002，1
[4] 曹一家 程时杰．进化算法在工程应用中的若干实用技术 电力系统自动化(综述版)，2001，1，10
[5] 叶先磊 史亚杰．ANSYS工程分析软件应用实例 清华大学出版社，2003，9
[6] 张际先 宓霞．神经网络及其在工程中的应用．北京：机械工业出版社，1998，5．20～37
[7] 王科俊 王克成．神经网络建模、预报与控制．哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，1996．12．37～85
[8] 刑文训，谢金星．现代优化计算方法．北京：清华大学出版社，1999．199～221
[9] 胡守仁 余少波 戴葵．神经网络导论．长沙：国防科技大学出版社，1993．10
[10] 崔志琴，苏铁熊，赵冬青，白小兰．复杂组合结构的有限元模态分析．华北工业学院学报 2001年第22卷第3期
[11] 李德葆．振动模态分析及应用 宇航出版社1989
[12] 袁曾任．人工神经元网络及其应用．北京：清华大学出版社，1999．10．30～131
[13] 严太山．神经网络BP算法研究及其在工业检测中的应用．广西师范大学硕士研究生学位论文．2000年
[14] R.C.Eberhart and R..W. Dobbins,Neural Network Pc tools,Acadamic Press. 1990
[15] 王强．工业产品的计算机视觉识别与检测算法研究．北京航空航天大学博士学位论文，2000年
[16] 张立明．人工神经网络的模型及其应用．上海：复旦大学出版社，1993．7．
[17] 中国科技大学生物医学工程跨系委员会编．神经网络及其应用．合肥：中国科技大学出版社，1992，2．
[18] 容见华 郑健龙 徐飞鸿 结构动力修改及优化设计 人民交通出版社，2001，12
[19] 丛爽．面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用．合肥：中国科学技术大学出版社，1998，11．
[20] 徐庐生．微机神经网络．中国医药科技出版社．1996，10．
[21] 杨建刚．人工神经网络实用教程．
[22] 付志方．振动模态分析与参数辨．机械工业出版社1990
[23] 阮竞兰．振动机械参数优化设计的研究．轻工机械．2002年第1期
[24]李皓月，周田朋，刘相新．ANSYS工程计算应用教程．中国铁道出版社．2003
[25]俞启灏．试验模态分析法在建筑机械中的应用 北京建筑工程学院学报 2001年 第17卷校友专辑
[26]李海民．遗传算法性能及其在聚类分析中应用的研究．西安电子科技大学博士学位论文
[27]杨源杰，黄道．人工神经网络研究及应用华东理工大学学报，2002，10
[28]张方，朱德懋．基于神经网络模型的动载荷识别．振动工程学报，1997，10(2)：157-162．
[29]王建中，周朝斌等．基于人工神经网络的机械结构固有频率修改 武汉理工大学学报，第23卷 第五期2001，5月
[30]苏娟，管迪华．利用试验模态分析及神经网络技术对结构损伤检测的探讨 机械强度 第21卷 第3期 1999年9月．
[31]孙丽萍，李力波．大型结构动态分析的一种有效方法．哈尔滨工业大学学报 第34卷 第4期 2002年8月
[32]吴鸿庆，任侠．结构有限元分析．北京．中国铁道出版社，2000
[33]张立明．人工神经网络的模型及其应用．上海：复旦大学出版社，1993．46
[34]郭立新，陈长征，张国忠，戚靖洋．混凝土泵车布料机构水平工况的动态分析Vol．18 No 3．1999
[35]杨建刚．人工神经网络实用教程．杭州：浙江大学出版社，2001．22～24
[36]卢耀祖等．大型汽车起重机臂架系统回转起动动态分析．建筑机械化1997．4
[37]郑红．混凝土泵车的稳定性分析．本溪冶金高等专科学校学报 第3卷 第3期 2001年9月
[38]许东，吴铮．基于MATLAB 6.x的系统分析与设计—神经网络(第二版)．西安电子科技大学出版社．2002
[39]王绍华，于洪思等．混凝土泵车臂架连杆机构参数的优化 沈阳建筑工程学院学报 1999年1月 第15卷 第1期
[40]焦李成．神经网络系统理论．西安：西安电子科技大学出版社，1990
[41]张艳伟 孙国正混凝土泵车臂架系统优化及仿真．武汉理工大学学报 第26卷 第2期 2002年4月
[42]陈立平 优化设计方法在结构设计中的应用 哈尔滨商业大学学报 第18卷 第3期2002年6月
[43]何政．进化类优化方法的研究和应用．武汉理工大学硕士学位论文，2002
[44]陈凯．基于改进型BP神经网络的混凝土泵车臂架结构优化研究．武汉理工大学硕士学位论文，2003
[45]LiZongbao, Houghtton Richard J. Damage location instruct uresusing bibration data and its sensitivity to measure ementerrors. IMAC, LosAngeles, 1995.
[46]BrownTA. Amatrix cursor for dynamic model improve mentusing experiment almodes of bibration. GECJ. of Research, 1998:139～146
[47]Stanway ML. Bearing identification under operating conditions[J].ASMEJ of Dynamic Systems, Measurement, and Control, 1997,106(2):178～182
[48]IBrahim S.R.A method for the direct identification of vibration parameters from the free response[J].Shock and vibration bulletin, 1977,47(4):183～198
[49]Wang LJ. Inversion of magne to meter array data by thin-sheet modeling[J].Geophys. J. Int. 1999,137(1):128～138.
[50]LIAOCY, SungCK. An Elas to dynamic Analysis and Control of Flexible Link ages Using Piezoce-ramic Sensors and Actuators. ASM Journal of Mechanical Design, 1993,115(3):658～665.
[51]SungCK, CHENYC. Vibrations Control of the Elas to dynamic Response of High-Speed Flexible Link age Mechanisms. ASME Journal of Vibation and Acoustics, 1991,113(1):14～21
[52]H. M. Hilber, T.J. Hughes, and R. L. Taylor," ImprovedNumerical Dissipation for Time Integration Alforithms in Structural Dynamics," EarthquakeEngr, andStr. Dyn.,v. 51283-297(1987)
[53]Yang JN, MingchienJLin. Optimal critical mode control of buildings under seimic load[J].JEng Mech ASCE, 1982, IOS(EM6):1075～1079.
[54]Hunckler CJ. The dynamic behavioro an automobiletire[D].Wes Lafayette, USA:Purdue University, 1999.
[55]Chiesa A, Oberto L, Tamburini L. High frequency vibration intires under vertical perturbation and the iirtans mission to the wheels[J].Automotive Engineering, 1994,54:520.
[56]Doyle JC, Glover K, Kharg naker PP, etal. State Space Solution to Standard H2 and H Control Problems[M].IEEE, Trans, AC-34,1989.
[2] 谢庆生 尹健 罗延科．机械工程中的神经网络方法 机械工业出版社，2003，1
[3] 王小平 曹立明．遗传算法 西安交通科技大学出版社，2002，1
[4] 曹一家 程时杰．进化算法在工程应用中的若干实用技术 电力系统自动化(综述版)，2001，1，10
[5] 叶先磊 史亚杰．ANSYS工程分析软件应用实例 清华大学出版社，2003，9
[6] 张际先 宓霞．神经网络及其在工程中的应用．北京：机械工业出版社，1998，5．20～37
[7] 王科俊 王克成．神经网络建模、预报与控制．哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，1996．12．37～85
[8] 刑文训，谢金星．现代优化计算方法．北京：清华大学出版社，1999．199～221
[9] 胡守仁 余少波 戴葵．神经网络导论．长沙：国防科技大学出版社，1993．10
[10] 崔志琴，苏铁熊，赵冬青，白小兰．复杂组合结构的有限元模态分析．华北工业学院学报 2001年第22卷第3期
[11] 李德葆．振动模态分析及应用 宇航出版社1989
[12] 袁曾任．人工神经元网络及其应用．北京：清华大学出版社，1999．10．30～131
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[31]孙丽萍，李力波．大型结构动态分析的一种有效方法．哈尔滨工业大学学报 第34卷 第4期 2002年8月
[32]吴鸿庆，任侠．结构有限元分析．北京．中国铁道出版社，2000
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[35]杨建刚．人工神经网络实用教程．杭州：浙江大学出版社，2001．22～24
[36]卢耀祖等．大型汽车起重机臂架系统回转起动动态分析．建筑机械化1997．4
[37]郑红．混凝土泵车的稳定性分析．本溪冶金高等专科学校学报 第3卷 第3期 2001年9月
[38]许东，吴铮．基于MATLAB 6.x的系统分析与设计—神经网络(第二版)．西安电子科技大学出版社．2002
[39]王绍华，于洪思等．混凝土泵车臂架连杆机构参数的优化 沈阳建筑工程学院学报 1999年1月 第15卷 第1期
[40]焦李成．神经网络系统理论．西安：西安电子科技大学出版社，1990
[41]张艳伟 孙国正混凝土泵车臂架系统优化及仿真．武汉理工大学学报 第26卷 第2期 2002年4月
[42]陈立平 优化设计方法在结构设计中的应用 哈尔滨商业大学学报 第18卷 第3期2002年6月
[43]何政．进化类优化方法的研究和应用．武汉理工大学硕士学位论文，2002
[44]陈凯．基于改进型BP神经网络的混凝土泵车臂架结构优化研究．武汉理工大学硕士学位论文，2003
[45]LiZongbao, Houghtton Richard J. Damage location instruct uresusing bibration data and its sensitivity to measure ementerrors. IMAC, LosAngeles, 1995.
[46]BrownTA. Amatrix cursor for dynamic model improve mentusing experiment almodes of bibration. GECJ. of Research, 1998:139～146
[47]Stanway ML. Bearing identification under operating conditions[J].ASMEJ of Dynamic Systems, Measurement, and Control, 1997,106(2):178～182
[48]IBrahim S.R.A method for the direct identification of vibration parameters from the free response[J].Shock and vibration bulletin, 1977,47(4):183～198
[49]Wang LJ. Inversion of magne to meter array data by thin-sheet modeling[J].Geophys. J. Int. 1999,137(1):128～138.
[50]LIAOCY, SungCK. An Elas to dynamic Analysis and Control of Flexible Link ages Using Piezoce-ramic Sensors and Actuators. ASM Journal of Mechanical Design, 1993,115(3):658～665.
[51]SungCK, CHENYC. Vibrations Control of the Elas to dynamic Response of High-Speed Flexible Link age Mechanisms. ASME Journal of Vibation and Acoustics, 1991,113(1):14～21
[52]H. M. Hilber, T.J. Hughes, and R. L. Taylor," ImprovedNumerical Dissipation for Time Integration Alforithms in Structural Dynamics," EarthquakeEngr, andStr. Dyn.,v. 51283-297(1987)
[53]Yang JN, MingchienJLin. Optimal critical mode control of buildings under seimic load[J].JEng Mech ASCE, 1982, IOS(EM6):1075～1079.
[54]Hunckler CJ. The dynamic behavioro an automobiletire[D].Wes Lafayette, USA:Purdue University, 1999.
[55]Chiesa A, Oberto L, Tamburini L. High frequency vibration intires under vertical perturbation and the iirtans mission to the wheels[J].Automotive Engineering, 1994,54:520.
[56]Doyle JC, Glover K, Kharg naker PP, etal. State Space Solution to Standard H2 and H Control Problems[M].IEEE, Trans, AC-34,1989.
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