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| 基于Hopfield网络的飞机设计 | |
| 作者姓名： | 周盛强 向锦武 |
| 作者单位： | 北京航空航天大学 航空科学与工程学院, 北京 100083 |
| 基金项目： | 新世纪优秀人才支持计划 |
| 摘 要： | Hopfield神经网络与增广拉格朗日乘子法相结合来求解非线性约束优化.神经网络作为求解乘子法的子问题的动力学方法,仅需计算一阶导数.引入逐渐衰减的高斯噪声信号构造随机神经网络.同时针对随机网络受初始温度制约,跳出局部极小值能力有限的问题,网络运行采用结合模拟退火的欧拉法.用该方法对某喷气教练机进行总体优化设计,结果表明,算法的数值稳定性较好,求解精度高.并基于拉氏乘子提供的约束敏度信息,做了设计要求权衡.最后研究了某型干线旅客机的机翼气动/结构综合设计问题. |
| 关 键 词： | 神经网络 拉格朗日乘子 高斯噪声 模拟退火 飞机设计 |
| 文章编号： | 1001-5965(2006)06-0675-05 |
| 收稿时间： | 2005-06-20 |
| 修稿时间： | 2005-06-20 |
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