基于粒子群神经网络的轮盘优化

将粒子群算法(PSO)和BP神经网络相结合,构建了一种新型智能结构优化算法.PSO方法除用于结构优化外,还被用于BP神经网络的构造及网络训练,使之可自适应调整优化.结构优化中,以BP神经网络取代有限元方法,通过设计变量来映射目标函数和约束,从而大大提高了计算速度.将此方法用于轮盘结构优化,使得轮盘体积减少了17.5%,结果通过检验.该方法便捷、高效,为解决工程结构优化问题提供了一个新途径.