科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
在核动力系统中，核级管道数量众多且布置复杂，初始布置的管道力学性能很难满足设计规范要求，通常需要对管道上支承的位置和功能等参数进行优化设计。文章采用BP神经网络和遗传算法构建了核级管道力学性能优化流程，以数字化编码的支承位置和功能作为输入参数，管道在各种载荷作用下产生的最大应力之和作为优化目标，训练BP神经网络并作为代理模型代替有限元分析，结合遗传算法完成管道力学性能优化及输入参数选取，采用优化变量降维等技术提升最优解附近神经网络拟合精度并减少有限元计算次数。数值仿真结果表明，BP神经网络和遗传算法相结合能有效对支承位置和功能进行同步优化，并快速获得力学性能最优的布置方案，与人工试算和遗传算法优化相比具有更高的效率。
-
单位中国核动力研究设计院
