红外与激光工程
紅外與激光工程
홍외여격광공정
INFRARED AND LASER ENGINEERING
2012年
2期
409-414
,共6页
代理模型%主反射镜%轴向支撑%优化设计
代理模型%主反射鏡%軸嚮支撐%優化設計
대리모형%주반사경%축향지탱%우화설계
为了提高主反射镜轴向支撑点位置优化的效率和准确性,选择反向传播神经网络作为轴向支撑位置优化问题的代理模型.按照均匀分布在设计区间上取不同的口径、中心孔组合作为样本点,用参数化有限元模型计算对应的样本数据.用样本数据对神经网络模型进行训练和精度分析,确定了近似性能最佳的反向传播神经网络模型的结构和参数,建立了口径、中心孔和支撑位置与镜面最大变形量之间的映射关系.随机测试表明,建立的反向传播网络模型能在平均绝对偏差8E-5的精度水平下近似于有限元模型的结果.以两个轴向支撑位置的优化为例,与现有近似公式和基于有限元的优化方法相比,基于反向传播神经网络代理模型的优化方法能快速、准确地确定最佳支撑位置,并能给出镜面变形量的预测值.综合以上过程,设计制作了基于Matlab的轴向支撑优化工具箱.
為瞭提高主反射鏡軸嚮支撐點位置優化的效率和準確性,選擇反嚮傳播神經網絡作為軸嚮支撐位置優化問題的代理模型.按照均勻分佈在設計區間上取不同的口徑、中心孔組閤作為樣本點,用參數化有限元模型計算對應的樣本數據.用樣本數據對神經網絡模型進行訓練和精度分析,確定瞭近似性能最佳的反嚮傳播神經網絡模型的結構和參數,建立瞭口徑、中心孔和支撐位置與鏡麵最大變形量之間的映射關繫.隨機測試錶明,建立的反嚮傳播網絡模型能在平均絕對偏差8E-5的精度水平下近似于有限元模型的結果.以兩箇軸嚮支撐位置的優化為例,與現有近似公式和基于有限元的優化方法相比,基于反嚮傳播神經網絡代理模型的優化方法能快速、準確地確定最佳支撐位置,併能給齣鏡麵變形量的預測值.綜閤以上過程,設計製作瞭基于Matlab的軸嚮支撐優化工具箱.
위료제고주반사경축향지탱점위치우화적효솔화준학성,선택반향전파신경망락작위축향지탱위치우화문제적대리모형.안조균균분포재설계구간상취불동적구경、중심공조합작위양본점,용삼수화유한원모형계산대응적양본수거.용양본수거대신경망락모형진행훈련화정도분석,학정료근사성능최가적반향전파신경망락모형적결구화삼수,건립료구경、중심공화지탱위치여경면최대변형량지간적영사관계.수궤측시표명,건립적반향전파망락모형능재평균절대편차8E-5적정도수평하근사우유한원모형적결과.이량개축향지탱위치적우화위례,여현유근사공식화기우유한원적우화방법상비,기우반향전파신경망락대리모형적우화방법능쾌속、준학지학정최가지탱위치,병능급출경면변형량적예측치.종합이상과정,설계제작료기우Matlab적축향지탱우화공구상.
