通過建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以將系統(tǒng)結(jié)構(gòu)參數(shù)與系統(tǒng)動態(tài)特性參數(shù)之間的物理關(guān)系（線性或非線性）反映為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的網(wǎng)絡(luò)輸入與網(wǎng)絡(luò)輸出的數(shù)學關(guān)系，利用訓練完的模型進行結(jié)構(gòu)設(shè)計的再修改、靈敏度分析及優(yōu)化其計算速度要大大快于基于其他模型（如有限元模型）上進行優(yōu)化計算的速度丸臀。

快速反應(yīng)系統(tǒng)中仍是一個值得研究的問題。

將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與計算機輔助技術(shù)CAX（CAD/CAE/CAPP/CAM）信息集成系統(tǒng)一起放入目前各制造企業(yè)開發(fā)的數(shù)據(jù)庫信息管理系統(tǒng)中應(yīng)該是一種較好的選擇奖锦。

一方面吉恍，它彌補了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫信息管理系統(tǒng)中用戶難以全過程介入的缺陷。

因為在CAD景殷，CAE的數(shù)據(jù)庫使用過程中溅呢，由于用戶缺乏產(chǎn)品造型技術(shù)、有限元分析技術(shù)或各種綜合專業(yè)知識猿挚，因此咐旧，往往只能被動地使用數(shù)據(jù)庫信息管理系統(tǒng)，完成一些簡單的查詢工作绩蜻，而不能針對產(chǎn)品所存在的缺陷進行修改與分析铣墨。另一方面，用戶可直接調(diào)用數(shù)據(jù)庫中已訓練完的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的數(shù)據(jù)文件進行快速反應(yīng)設(shè)計办绝，這樣用戶即使不會使用CAD伊约，CAE軟件，也能方便地對零件進行修改孕蝉、靈敏度分析及優(yōu)化屡律。

內(nèi)圓磨床主要零件的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型內(nèi)圓磨床主要由床身、工作臺降淮、橋板超埋、箱體滑板、床頭箱榄湿、磨架滑板宽酣、底座等七大件組成。首先分別建立各零件的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型宛扒，得到相應(yīng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的各層神經(jīng)元數(shù)目优麻、權(quán)重系數(shù)和閥值的數(shù)據(jù)文件，然后將其放入數(shù)據(jù)庫的相應(yīng)地址治队。

在有關(guān)內(nèi)圓磨床零件的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建模中胯绢，除采用了中提出的多水平正交表選取訓練樣本的方法外，考慮到內(nèi)圓磨床零件是三維實體鼻肉，每個樣本的采樣計算需要花費大量的時間瓦式。因此恒猴，沒有采用先在CAD軟件上進行三維CAD造型，后在CAE軟件上進行計算的常規(guī)方法幸瓢，而是造型與計算全部在CAE軟件上完成诉母，利用這種方法可大大減少人工的介入，提高計算效率冀泻。本文中所有BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樣本的計算是在大型有限元分析軟件ANSYS下完成常侣，建模與計算都采用了AKSYS的APDL語言，每次只要修改宏文件中的有關(guān)結(jié)構(gòu)參數(shù)就可完成弹渔。

在建立了機床零件的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型后胳施，用戶只要根據(jù)一些簡單的操作指令，就可對結(jié)構(gòu)進行修改肢专，并迅速獲得結(jié)構(gòu)參數(shù)修改后零件的動態(tài)特性舞肆，若結(jié)果不滿意還可反復修改。應(yīng)用這種方法實現(xiàn)了真正意義上的快速反應(yīng)設(shè)計博杖。

給出了內(nèi)圓磨床根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行結(jié)構(gòu)的再修改計算的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖椿胯。以此為基礎(chǔ)，還可進一步對零件進行結(jié)構(gòu)參數(shù)的靈敏度分析與優(yōu)化計算剃根。

2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在內(nèi)圓磨床零件快速反應(yīng)設(shè)計中的應(yīng)用為橋板的結(jié)構(gòu)圖压状，為橋板筋板布置圖「蹋考慮橋板結(jié)構(gòu)的對稱性种冬，選取橋板結(jié)構(gòu)中能決定筋板布置型式的幾何尺寸a，b為設(shè)計變量舔糖，以前4階模態(tài)頻率/兢努，（i=1，2脊直，3贞卜，4）為輸出變量，建立0　　若對結(jié)果不滿意辖醒，修改a爹嘁，b值，重新運行顯然梧部，根據(jù)靈敏度的計算公式项驮，很容易求得第，階固有頻率對輥/個結(jié)構(gòu)參數(shù)（輸入?yún)?shù)）的靈敏度S（j）泊嗤，即（a）洛淑、（b）給出了橋板的前4階固有頻率對輸入?yún)⑷绻髽虬宓?階扭轉(zhuǎn)頻率最高時的筋板布置位置，用有限元方法分析很難實現(xiàn)垮袭，即使通過多方案的比較也常只能得到相對滿意的方案驻碉。而在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型上進行優(yōu)化則完全可以得到最優(yōu)的結(jié)果摆抑，而且計算工作量大大降低。

型為采用MATLAB的優(yōu)化工具箱進行計算须鼎，得到優(yōu)化計算結(jié)果如表1所示鲸伴。由表可以看出，通過優(yōu)化計算晋控，橋板的第1階扭轉(zhuǎn)頻率比設(shè)計變量取初值時提高了1289%挑围，而通過優(yōu)化得到的筋板位置是采用傳統(tǒng)的方案比較式優(yōu)化方法所無法實現(xiàn)的。將設(shè)計變量a糖荒，b的優(yōu)化結(jié)果重新輸入有限元模型進行計算得到的第1階頻率值與BP模型的優(yōu)化值誤差小于2%，這說明所建橋板的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型比較真實地反映了結(jié)構(gòu)參數(shù)與動態(tài)特性參數(shù)之間的物理關(guān)系模捂，在此模型上進行結(jié)構(gòu)修改捶朵、優(yōu)化及靈敏度的計算是完全可行的。

表1基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的橋板筋板位置優(yōu)化結(jié)果項目設(shè)計變量/mma網(wǎng)絡(luò)輸出頻率/Hz有限元法計算//Hz誤差/初始值優(yōu)化結(jié)果3結(jié)語本文將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型引入數(shù)據(jù)庫信息管理系統(tǒng)中狂男，使得用戶能方便地對零件進行修改综看、靈敏度分析及優(yōu)化，在一定程度上改進了目前數(shù)據(jù)庫信息管理系統(tǒng)普遍存在的用戶參與難岖食、對用戶要求高的問題红碑，同時也為用戶參與零件的再設(shè)計創(chuàng)造了條件。本文的方法已經(jīng)在江蘇“九五”重大工業(yè)攻關(guān)項目/新一代數(shù)控高精度內(nèi)圓的開發(fā)“中成功應(yīng)用泡垃。

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