硕士研究生选题报告1.doc

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羈腿莅薂袄膈蒇蒅螀膇膇蚀蚆膆艿蒃羅膆莁虿袁芅蒄蒁螇芄膃蚇蚃袀芆蒀蕿袀蒈蚅羇衿膈薈袃袈芀螃蝿袇莂薆蚅袆蒅荿羄袅膄薅袀羄芆莇螆羄荿薃蚂羃膈莆蚈羂芁蚁羇羁莃蒄袃羀蒅虿蝿罿膅蒂蚅肈芇蚈薁肈莀蒁衿肇聿蚆螅肆节葿螁肅莄螄蚇肄蒆薇羆肃膆莀袂肂芈薅螈膂莀莈蚄膁肀薄薀膀膂莇羈腿莅薂袄膈蒇蒅螀膇膇蚀蚆膆艿蒃羅膆莁虿袁芅蒄蒁螇芄膃蚇蚃袀芆蒀蕿袀蒈蚅羇衿膈薈袃袈芀螃蝿袇莂薆蚅袆蒅荿羄袅膄薅袀羄芆莇螆羄荿薃蚂羃膈莆蚈羂芁蚁羇羁莃蒄袃羀蒅虿蝿罿膅蒂蚅肈芇蚈薁肈莀蒁衿肇聿蚆螅肆节葿螁肅莄螄蚇肄蒆薇羆肃膆莀袂肂芈薅螈膂莀莈蚄膁肀薄薀膀膂莇羈腿莅薂袄膈蒇蒅螀膇膇蚀蚆膆艿蒃羅膆莁虿袁芅蒄蒁螇芄膃蚇蚃袀芆蒀蕿袀蒈蚅羇衿膈薈袃袈芀螃蝿袇莂薆蚅袆蒅荿羄袅膄薅袀羄芆莇螆羄荿薃蚂羃膈莆蚈羂芁蚁羇羁莃蒄袃羀蒅虿蝿罿膅蒂蚅肈芇蚈薁肈莀蒁衿肇聿蚆螅肆节葿螁肅莄螄蚇肄蒆薇羆肃膆莀袂肂芈薅螈膂莀莈蚄膁肀薄薀膀膂莇羈腿莅薂袄膈蒇蒅螀膇膇蚀蚆膆艿蒃羅膆莁虿袁芅蒄蒁螇芄膃蚇蚃袀芆蒀蕿袀蒈蚅羇衿膈薈袃袈芀螃蝿袇莂薆蚅袆蒅荿羄袅膄薅袀羄芆莇螆羄荿薃蚂羃膈莆蚈羂芁蚁羇羁莃蒄袃羀蒅虿蝿罿膅蒂蚅肈芇蚈薁肈莀蒁衿肇聿蚆螅肆节葿螁肅莄螄蚇肄蒆薇羆肃膆莀袂肂芈薅螈膂莀莈蚄膁肀薄薀膀膂莇羈腿莅薂袄膈蒇蒅螀膇膇蚀蚆膆艿蒃羅膆莁虿袁芅蒄蒁螇芄膃蚇蚃袀芆蒀蕿袀蒈蚅羇衿膈薈袃袈芀螃蝿袇莂薆蚅袆蒅荿羄袅膄薅袀羄芆莇螆羄荿薃蚂羃膈莆蚈羂芁蚁羇羁莃蒄袃羀蒅虿蝿罿膅蒂蚅肈芇蚈薁肈莀蒁衿肇聿蚆螅肆节葿螁肅莄螄蚇肄蒆薇羆肃膆莀袂肂芈薅螈膂莀莈蚄膁肀薄薀膀膂莇羈腿莅薂袄膈蒇蒅螀膇膇蚀蚆膆艿蒃羅膆莁虿袁芅蒄蒁螇芄膃蚇蚃袀芆蒀蕿袀蒈蚅羇衿膈薈袃袈芀螃蝿袇莂薆蚅袆蒅荿羄袅膄薅袀羄芆莇螆羄荿薃蚂羃膈莆蚈羂芁蚁羇羁莃蒄袃羀蒅虿蝿罿膅蒂蚅肈芇蚈薁肈莀蒁衿肇聿蚆螅肆节葿螁肅莄螄蚇肄蒆薇羆肃膆莀袂肂芈薅螈膂莀莈蚄膁肀薄薀膀膂莇羈腿莅薂袄膈蒇蒅螀膇膇蚀蚆膆艿蒃羅膆莁虿袁芅蒄蒁螇芄膃蚇蚃袀芆蒀蕿袀蒈蚅羇衿膈薈袃袈芀螃蝿袇莂薆蚅袆蒅荿羄袅膄薅袀羄芆莇螆羄荿薃蚂羃膈莆蚈羂芁蚁羇羁莃蒄袃羀蒅虿蝿罿膅蒂蚅肈芇蚈薁肈莀蒁衿肇聿蚆螅肆节葿螁肅莄螄蚇肄蒆薇羆肃膆莀袂肂芈薅螈膂莀莈蚄膁肀薄薀膀膂莇羈腿莅薂袄膈蒇蒅螀膇膇蚀蚆膆艿蒃羅膆莁虿袁芅蒄蒁螇芄膃蚇蚃袀芆蒀蕿袀蒈蚅羇衿膈薈袃袈芀螃蝿袇莂薆蚅袆蒅荿羄袅膄薅袀羄芆莇螆羄荿薃蚂羃膈莆蚈羂芁蚁羇羁莃蒄袃羀蒅虿蝿罿膅蒂蚅肈芇蚈薁肈莀蒁衿肇聿蚆螅肆节葿螁肅莄螄蚇肄蒆薇羆肃膆莀袂肂芈薅螈膂莀莈蚄膁肀薄薀膀膂莇羈腿莅薂袄膈蒇蒅螀膇膇蚀蚆膆艿蒃羅膆莁虿袁芅蒄蒁螇芄膃蚇蚃袀芆蒀蕿袀蒈蚅羇衿膈薈袃袈芀螃蝿袇莂薆蚅袆蒅荿羄袅膄薅袀羄芆莇螆羄荿薃蚂羃膈莆蚈羂芁蚁羇羁莃蒄袃羀蒅虿蝿罿膅蒂蚅肈芇蚈薁肈莀蒁衿肇聿蚆螅肆节葿螁肅莄螄蚇肄蒆薇羆肃膆莀袂肂芈薅螈膂莀莈蚄膁肀薄薀膀膂莇羈腿莅薂袄膈蒇蒅螀膇膇蚀蚆膆艿蒃羅膆莁虿袁芅蒄蒁螇芄膃蚇蚃袀芆蒀蕿袀蒈蚅羇衿膈薈袃袈芀螃蝿袇莂薆蚅袆蒅荿羄袅膄薅袀羄芆莇螆羄荿薃蚂羃膈莆蚈羂芁蚁羇羁莃蒄袃羀蒅虿蝿罿膅蒂蚅肈芇蚈薁肈莀蒁衿肇聿蚆螅肆节葿螁肅莄螄蚇肄蒆薇羆肃膆莀袂肂芈薅螈膂莀莈蚄膁肀薄薀膀膂莇羈腿莅薂袄膈蒇蒅螀膇膇蚀蚆膆艿蒃羅膆莁虿袁芅蒄蒁螇芄膃蚇蚃袀芆蒀蕿袀蒈蚅羇衿膈薈袃袈芀螃蝿袇莂薆蚅袆蒅荿羄袅膄薅袀羄芆莇螆羄荿薃蚂羃膈莆蚈羂芁蚁羇羁莃蒄袃羀蒅虿蝿罿膅蒂蚅肈芇蚈薁肈莀蒁衿肇聿蚆螅肆节葿螁肅莄螄蚇肄蒆薇羆肃膆莀袂肂芈薅螈膂莀莈蚄膁肀薄薀膀膂莇羈腿莅薂袄膈蒇蒅螀膇膇蚀蚆膆艿蒃羅膆莁虿袁芅蒄蒁螇芄膃蚇蚃袀芆蒀蕿袀蒈蚅羇衿膈薈袃袈芀螃蝿袇莂薆蚅袆蒅荿羄袅膄薅袀羄芆莇螆羄荿薃蚂羃膈莆蚈羂芁蚁羇羁莃蒄袃羀蒅虿蝿罿膅蒂蚅肈芇蚈薁肈莀蒁衿肇聿蚆螅肆节葿螁肅莄螄蚇肄蒆薇羆肃膆莀袂肂芈薅螈膂莀莈蚄膁肀薄薀膀膂莇羈腿莅薂袄膈蒇蒅螀膇膇蚀蚆膆艿蒃羅膆莁虿袁芅蒄蒁螇芄膃蚇蚃袀芆蒀蕿袀蒈蚅羇衿膈薈袃袈芀螃蝿袇莂薆蚅袆蒅荿羄袅膄薅袀羄芆莇螆羄荿薃蚂羃膈莆蚈羂芁蚁羇羁莃蒄袃羀蒅虿蝿罿膅蒂蚅肈芇蚈薁肈莀蒁衿肇聿蚆螅肆节葿螁肅莄螄蚇肄蒆薇羆肃膆莀袂肂芈薅螈膂莀莈蚄膁肀薄薀膀膂莇羈腿莅薂袄膈蒇蒅螀膇膇蚀蚆膆艿蒃羅膆莁虿袁芅蒄蒁螇芄膃蚇蚃袀芆蒀蕿袀蒈蚅羇衿膈薈袃袈芀螃蝿袇莂薆蚅袆蒅荿羄袅膄薅袀羄芆莇螆羄荿薃蚂羃膈莆蚈羂芁蚁羇羁莃蒄袃羀蒅虿蝿罿膅蒂蚅肈芇蚈薁肈莀蒁衿肇聿蚆螅肆节葿螁肅莄螄蚇肄蒆薇羆肃膆莀袂肂芈薅螈膂莀莈蚄膁肀薄薀膀膂莇羈腿莅薂袄膈蒇蒅螀膇膇蚀蚆膆艿蒃羅膆莁虿袁芅蒄蒁螇芄膃蚇蚃袀芆蒀蕿袀蒈蚅羇衿膈薈袃袈芀螃蝿袇莂薆蚅袆蒅荿羄袅膄薅袀羄芆莇螆羄荿薃蚂羃膈莆蚈羂芁蚁羇羁莃蒄袃羀蒅虿蝿罿膅蒂蚅肈芇蚈薁肈莀蒁衿肇聿蚆螅肆节葿螁肅莄螄蚇肄蒆薇羆肃膆莀袂肂芈薅螈膂莀莈蚄膁肀薄薀膀膂莇羈腿莅薂袄膈蒇蒅螀膇膇蚀蚆膆艿蒃羅膆莁虿袁芅蒄蒁螇芄膃蚇蚃袀芆蒀蕿袀蒈蚅羇衿膈薈袃袈芀螃蝿袇莂薆蚅袆蒅荿羄袅膄薅袀羄芆莇螆羄荿薃蚂羃 西 南 交 通 大 学硕 士 研 究 生 选 题 报 告 姓 名 学 号 导师姓名 职 称 专 业 机械设计及理论 研究方向 现代设计方法与理论 题 目 基于神经网络和遗传算法的龙门 起重机结构系统动态优化研究 2007年11月9日开题报告的内容应包括（1） 课题的研究意义、国内外现状分析。（2） 课题研究目标、研究内容、拟解决的关键问题。（3） 拟采取的研究方法、技术路线、试验方案及其可行性 研究。（4） 课题的创新性。 （5）计划进度、预期进展和预期成果。注：（1）开题报告由各院（系、所、中心）组织实施，专家组成员由副高以上人员组成，邀请导师和督导组相关专家参加，导师担任组长。 （2）专家组的作用是帮助导师和研究生执行选题论证，论证意见以“通过”、 “不通过”结论。通过者按计划开展论文工作，不通过者，在半年内需 重新开题。 选 题 报 告 主 要 内 容(一) 课题的研究意义、国内外现状分析龙门起重机（以下简称门机）是通用起重机械的一个重要分支，作为减轻装卸工人劳动强度，改善工人操作条件，提高装卸作业生产能力的大型起重和装卸设备，门机被广泛应用于露天料场、仓库码头、车站、建筑工地、水电站、船厂等场所3。目前，门机正在向大跨度、大吨位、高速度方向发展。伴随着门机的发展趋势，要求对它的设计计算理论进行深入的研究和改革2。目前，一些先进设计思想逐渐被采用，一些先进设计手段也被引入到龙门起重机领域。如有限元分析、结构优化设计、机电液一体化技术、CAD设计模块化技术、可靠性设计方法、机械结构动态设计等4。过去，工程结构按静强度概念设计，依据动强度进行校核，然后再用动力学试验或验算对其修改。一个复杂结构从初步设计到建造完成，需要很长时间，耗费大量的人力和物力。这是一种落后、费时且欠优的设计方法2。为了提高结构设计水平，迫切要求对以动载荷为主的结构进行早期动力学设计。有限单元法(Finite Element Method, FEM)是一种结构分析的数值计算方法。它把一个连续的介质(或构件)看成是由有限数目的单元组成的集合体，在各单元内假定具有一定的理想化的位移和应力分布模式，各单元间通过节点相连接，并藉以实现应力的传递，各单元之间的交接面要求位移协调，通过力的平衡条件，建立一套线性方程组，求解这些方程组，便可得到各单元和节点的位移、应力5。利用有限元强大的数值计算功能可以轻而易举地解决那些用传统方法难以解决的复杂结构的分析，并能简化设计过程、加快设计进度。由于有限元模型能很好地模拟其现实工作状态，实际上有限元分析已成为替代大量实物试验的数值化的“虚拟试验”。基于该方法的大量计算分析与典型的验证性试验相结合可以做到高效率和低成本。人工神经网络(Artificial Neural Network ，ANN)是由人工建立的以有向图为拓扑结构的动态系统。该系统通过大量神经元互连而形成网络结构，它采用物理上可实现的器件或采用计算机来模拟生物体神经网络的某些结构和功能，是对生物神经网络的某种抽象、简化和模拟。神经网络的信息处理通过神经元的相互作用来实现，知识与信息的存储表现为网络元件互连的分布式的物理联系。神经网络的学习和识别取决于各神经元连接权系数的动态演化过程。BP网络是一种多层前馈神经网络，网络连接权值的调整规则采用BP学习算法，即误差反向传播学习方法，BP网络是目前应用最广泛的神经网络模型，是前向网络的核心部分，体现了神经网络中最精华、最完美的内容。由于现实系统的复杂性，数据间常存在非常复杂的非线性关系，而且，具体的函数形式也是未知的，这使得回归法使用起来非常不便。而人工神经网络具有非常强的非线性映射能力，它不需要任何先验公式就可以通过学习(或训练)自动总结出数据间的函数关系，因而是一种有效的建模手段。12遗传算法（Genetic Algorithms）是基于生物进化理论的原理发展起来的一种广为应用的、高效的全局随即搜索与优化的方法，它能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识，并自适应地控制搜索过程以求得最优解。在建立起函数关系之后，常还需要求解由该函数作为目标函数的最优化问题，即寻找合适的网络输入，以使网络输出值达到最大(或最小)。由于用人工神经网络模型确立的函数关系是通过神经元间的连接权值与阀值来实现的，难以用简单的函数形式表达，所以用传统的优化方法不易解决这类问题。可以用遗传算法来完成针对人工神经网络模型的寻优过程，它只需要由网络响应值转换得来的适应值信息，而无需知道具体的函数形式。正交试验设计（Orthogonal Experimental Design）是研究多因素多水平问题的一种方法，它是根据正交性原理从大量试验点中挑选出典型性试验点进行试验，这些有代表性的点具备了“均匀分散，齐整可比”的特点。正交试验设计是部分因子设计的主要方法，是一种高效、快速、经济的试验设计方法。神经网络处理信息的能力完全取决于网络中神经元之间的连接权值，而权值的获取来自对样本的学习。目前在神经网络训练样本的选取上还没有统一的方法，如果无规则任意选择训练样本则很难保证样本质量，导致网络训练负担增加，出现过拟合现象。采用正交试验设计法设计神经网络样本，既可以保证选取最少的样本，同时又可以 保证这些样本均衡分布，具有正交性、典型性以及综合可比性，包含最丰富的信息。尤其当神经网络模型输入参数较多且其取值范围较大时，可以方便有效地确定训练样本，提高训练样本质量缩短网络的学习时间，并在一定程度上提高网络的泛化能力。13近年来，有限元法、以及神经网络和遗传算法，各自都在许多不同的领域，取得了一些令人信服的结果，引起了极大关注，并得到了快速和广泛的发展。这些先进设计思想和设计手段也逐渐被引入到龙门起重机领域。（二） 课题研究目标、研究内容、拟解决的关键问题本论文以集装箱龙门起重机结构为研究对象，以有限元法、模态分析理论、机械动力学、基于神经网络和遗传算法的结构优化设计和机械结构动态设计理论为理论基础和分析手段，运用限元分析软件ANSYS环境的参数化设计技术以及神经网络和遗传算法，对集装箱龙门起重机结构系统进行基于动态特性的优化设计，提出一种重量最轻、静动态性能优良、结构最合理的集装箱龙门起重机结构设计方案。1. 研究内容包括：1) 根据目前集装箱龙门起重机研制的实际情况，从实用性，经济性和技术性等方面进行综合研究，同时对其结构进行理论分析。2) 研究集装箱龙门起重机有限元分析中的模型处理技巧，确定典型分析工况及相关参数，进行结构的静、动态分析。3）利用BP神经网络和遗传算法相结合（BPN-GA法）的优化算法得出的优化结果与利用ANSYS计算出的结果相比较。2. 拟解决的关键问题包括：1) 对集装箱龙门起重机结构进行分析研究，利用参数化方法建立有限元计算模型，使其具有通用性，并达到相对精确的分析结果。2)对吊重位于跨中及悬臂端两种危险工况进行静态分析，并分别提取最大静位移、最大静应力等计算数据，作为动态优化设计的约束条件。3)利用正交试验法确定，ANSYS计算的原始参数，对整机结构系统进行模态分析，计算各阶模态频率及振型。4）提取ANSYS环境下计算的数据，作为训练神经网络的样本，使用MATLAB环境下的神经网络和遗传算法工具箱，编写程序实现动态寻优。 (三) 拟采取的研究方法、技术路线1. 在总结实际工程经验的基础上，利用ANSYS的内部命令和参数化建模技术，建立科学合理的、通用的集装箱龙门起重机结构系统参数化有限元模型。2.对集装箱龙门起重机结构系统进行静态分析，获得最大静位移、最大静应力等计算数据。3.对整机结构系统进行模态分析、谐响应分析。将模态分析与谐响应分析相结合，确定对门机结构系统动态性能影响最大的模态频率。4. 提取ANSYS环境下计算的数据，作为训练神经网络的样本，使用MATLAB环境下的神经网络和遗传算法工具箱，编写程序实现动态寻优。 (四) 课题的创新性本课题具有以下创新点：1将模态分析与谐响应分析相结合，可准确确定对门机结构系统动态性能影响最大的模态频率，同时亦确定了动态优化设计的目标。2将静态分析、模态分析、谐响应分析方法结合使用，使门机结构系统动态优化设计的设计变量、目标函数的确定更加合理，约束条件更全面。3. 利用正交试验法选取训练神经网络的样本，再用BP神经网络和遗传算法协同寻优的动态设计方法，为其它类型起重机的优化研究起到一定的借鉴作用。(五)计划进度、预期进展和预期成果1. 2007年9月2007年12月：阅读中外文献，收集相关资料，在对国内外相关研究领域的进展了解基础上，拟定研究目标、方法、技术路线等，完成开题报告。2. 2008年1月2008年4月：完成相关的研究工作，利用大型通用有限元分析软件ANSYS对集装箱龙门起重机结构系统的参数化建模，提取数据。3. 2008年5月2008年9月：提取数据，利用神经网络遗传算法完成对结构基于动态特性的优化设计。4. 2008年10月2008年11月：整理前期研究成果，撰写学位论文，进行毕业答辩。 (六)参考文献1须雷现代起重机的特征和发展趋势J起重运输机械，1997，（10）：3-72常春影门式起重机结构动态特性分析D硕士学位论文大连：大连理工大学，2005年3常红，孟初阳物流机械北京：人民交通出版社，2003年4杨丹轨道集装箱龙门起重机结构运动数值仿真及动力学分析D硕士学位论文武汉：武汉理工大学，2006年5商跃进有限元原理与ANSYS应用指南北京：清华大学出版社，2005年 6王旭，王宏，王文辉人工神经原网络原理与应用沈阳：东北大学出版社，2000年7闻新，周露，李翔，张宝伟MATLAB神经网络仿真与应用北京：科学出版社，2003年8刘涛 杨凤鹏.精通ANSYSM.北京：清华大学出版社，2002年9蒋宗礼. 人工神经网络导论M.北京：高等教育出版社，2001年.10飞思科技产品研发中心神经网络理论与MATLAB7实现M北京：电子工业出版社，2005年11廖伯瑜，周新民，尹志宏现代机械动力学及其工程应用建模、分析、仿真、修改、控制、优化北京：机械工业出版社，2004年12闵惜琳，刘国华. 人工神经网络结合遗传算法在建模和优化中的应用J.计算机应用研究，2002，（1）：79-80.13于兰峰. 塔式起重机结构刚性及动态优化研究D.博士学位论文.成都：西南交通大学，2006年.14杨洪山，汤晶，陈家训. 应用神经网络和遗传算法实现多变量离散系统优化J.计算机仿真，2005，（12）：118-120.15陆金桂，李谦，王浩等.遗传算法原理及工程应用M.徐州:中国矿业大学出版社，199716Feng TT，Arora JSand Haug EJOptimal structural design under dynamic loadsJNumerMethsEngry，1972，11，39-5217Tong WH，Jiang JSand Liu JRSolution existence of the optimization problem of truss structures with frequency constraintsJJournal of Solids and Structures，2000，37，4043-4060指 导 教 师 意 见 指导教师签字： 年 月 日专 家 组 论 证 意 见专家组成员签字： 年 月 日 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