人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用

王志剛++邢鵬皎

摘 要：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種在人工智能的基礎(chǔ)上建設(shè)的一種特殊的網(wǎng)絡(luò)，這種網(wǎng)絡(luò)技術(shù)以信息處理為根本，將人腦之中的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)抽象化，通過簡單的模型來建設(shè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，建設(shè)的方法也極其多樣化，這種網(wǎng)絡(luò)技術(shù)經(jīng)常會(huì)被應(yīng)用于工業(yè)的優(yōu)化機(jī)械設(shè)計(jì)過程中。使用這種網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行優(yōu)化，主要是為了對過去使用的計(jì)算機(jī)優(yōu)化方法具有的缺點(diǎn)進(jìn)行彌補(bǔ)，隨著智能技術(shù)的不斷前進(jìn)，這種網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的適用性也就變得更強(qiáng)，本文根據(jù)對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的了解，對其被應(yīng)用于機(jī)械優(yōu)化工作之中的情況進(jìn)行分析。

關(guān)鍵詞：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)；應(yīng)用

機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)使機(jī)械設(shè)計(jì)過程之中的重要環(huán)節(jié)，設(shè)計(jì)人員需要將幾種可應(yīng)用的方案列舉出來，從其中找出最適合機(jī)械設(shè)計(jì)工作的方案，達(dá)到最優(yōu)設(shè)計(jì)的目的，當(dāng)前設(shè)計(jì)者經(jīng)常使用的優(yōu)化方法主要是借助計(jì)算機(jī)技術(shù)自動(dòng)尋求效果最優(yōu)的設(shè)計(jì)方案，但是隨著機(jī)械設(shè)計(jì)工作逐漸變得更加復(fù)雜，計(jì)算機(jī)選擇的方法現(xiàn)有的缺陷也逐漸影響其選擇的效果，而新型的優(yōu)選方案的技術(shù)有很多，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)非常適合機(jī)械設(shè)計(jì)，本文基于對優(yōu)化機(jī)械設(shè)計(jì)工作的了解，對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用進(jìn)行研究。

1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是上個(gè)世紀(jì)八十年代的一個(gè)研究熱點(diǎn)，隨著智能技術(shù)以及其他智能化技術(shù)不斷提升，相關(guān)人員對這種技術(shù)的研究也逐漸深入。作為一種在機(jī)械設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)經(jīng)常會(huì)被應(yīng)用的運(yùn)算模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要是有許多神經(jīng)元構(gòu)成的，不同的神經(jīng)元之間持有相互聯(lián)接的關(guān)系，系統(tǒng)之中的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)都可以被看作輸出類型的函數(shù)，設(shè)計(jì)人員也將其稱為激勵(lì)函數(shù)，這種設(shè)計(jì)技術(shù)的應(yīng)用范圍也逐漸被擴(kuò)大，不僅僅可以被應(yīng)用與智能機(jī)械設(shè)計(jì)領(lǐng)域，同時(shí)在生物、自動(dòng)控制以及經(jīng)濟(jì)等多種不同的領(lǐng)域之中也會(huì)被用到。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量處理單元互聯(lián)組成的非線性、自適應(yīng)信息處理系統(tǒng)。它是在現(xiàn)代神經(jīng)科學(xué)研究成果的基礎(chǔ)上提出的，試圖通過模擬大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理、記憶信息的方式進(jìn)行信息處理。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有四個(gè)基本特征：

非線性關(guān)系是自然界的普遍特性。大腦的智慧就是一種非線性現(xiàn)象。人工神經(jīng)元處于激活或抑制二種不同的狀態(tài)，這種行為在數(shù)學(xué)上表現(xiàn)為一種非線性人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。具有閾值的神經(jīng)元構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)具有更好的性能，可以提高容錯(cuò)性和存儲(chǔ)容量；非局限性：一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常由多個(gè)神經(jīng)元廣泛連接而成。一個(gè)系統(tǒng)的整體行為不僅取決于單個(gè)神經(jīng)元的特征，而且可能主要由單元之間的相互作用、相互連接所決定。通過單元之間的大量連接模擬大腦的非局限性。聯(lián)想記憶是非局限性的典型例子；非常定性：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)、自組織、自學(xué)習(xí)能力。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不但處理的信息可以有各種變化，而且在處理信息的同時(shí)，非線性動(dòng)力系統(tǒng)本身也在不斷變化。經(jīng)常采用迭代過程描寫動(dòng)力系統(tǒng)的演化過程；非凸性：一個(gè)系統(tǒng)的演化方向，在一定條件下將取決于某個(gè)特定的狀態(tài)函數(shù)。

2 應(yīng)用分析

2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模仿類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，借助BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可以有效地對信息進(jìn)行處理，其模仿的對象主要是人類大腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能與結(jié)構(gòu)，在對信息進(jìn)行處理的時(shí)候，主要借用一些人腦常常會(huì)應(yīng)用的方法，包括聯(lián)想記憶以及形象思維等，處理信息的方法主要是記憶、識別等，其使用優(yōu)勢在于極高的自組織性以及適應(yīng)性，同時(shí)器非線性的映射技術(shù)也使其能夠以最快的速度對實(shí)物進(jìn)行分類，并開展實(shí)時(shí)處理的活動(dòng)。

在開展機(jī)械設(shè)計(jì)活動(dòng)時(shí)，設(shè)計(jì)人員需要對機(jī)械系統(tǒng)的多目標(biāo)以及結(jié)構(gòu)兩部分進(jìn)行機(jī)械設(shè)計(jì)，設(shè)計(jì)人員的設(shè)計(jì)思想一般是通過結(jié)構(gòu)分析的方法，對數(shù)量的基本結(jié)構(gòu)進(jìn)行研究，取得一定的樣本，借助樣本對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行構(gòu)建，在開展數(shù)據(jù)訓(xùn)練活動(dòng)時(shí)，也需要應(yīng)用樣本，借助網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)分析的需要，設(shè)計(jì)人員的計(jì)算量也會(huì)相對減少，這種方法經(jīng)常會(huì)與其他同樣能夠起到優(yōu)化作用的算法結(jié)合使用。

利用 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型還可以進(jìn)行機(jī)械產(chǎn)品的多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)。在機(jī)械產(chǎn)品系列化設(shè)計(jì)過程中，同一個(gè)產(chǎn)品需要保證的產(chǎn)品性能可能是多方面的，即優(yōu)化設(shè)計(jì)中的目標(biāo)函數(shù)由很多個(gè)組成，同時(shí)影響各個(gè)方面的產(chǎn)品性能的參數(shù)即優(yōu)化設(shè)計(jì)中的設(shè)計(jì)變量也有很多個(gè)，每一個(gè)設(shè)計(jì)變量對若干個(gè)目標(biāo)函數(shù)都產(chǎn)生影響，在利用下式的線性加權(quán)法進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)時(shí)，利用 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性映射能力，在進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)時(shí)，可以避開確定各個(gè)目標(biāo)函數(shù)的權(quán)重，較為有效地進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)。其方法是：首先根據(jù)產(chǎn)品的具體情況構(gòu)造一個(gè) BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以各個(gè)設(shè)計(jì)變量作為這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量，以各個(gè)分目標(biāo)函數(shù)作為這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出向量，利用已有的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)訓(xùn)練該網(wǎng)絡(luò)，確定網(wǎng)絡(luò)各個(gè)聯(lián)接的聯(lián)接權(quán)重，即確定設(shè)計(jì)變量空間到目標(biāo)函數(shù)空間的映射關(guān)系，然后在進(jìn)行系列產(chǎn)品設(shè)計(jì)時(shí)，根據(jù)業(yè)已確定的設(shè)計(jì)變量空間到目標(biāo)函數(shù)空間的映射關(guān)系，確定各個(gè)設(shè)計(jì)變量的取值，從而達(dá)到新產(chǎn)品的綜合性能最優(yōu)，達(dá)到多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)的目的。由于 BP 算法是基于梯度下降技術(shù)的算法，因此利用 BP 算法訓(xùn)練多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)易使網(wǎng)絡(luò)陷于局部極值點(diǎn)而得不到全局最優(yōu)解。解決的辦法是采用全局優(yōu)化算法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。

2.2 反饋神經(jīng)分析

該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是由一些相互雙向連接的神經(jīng)元組成，每個(gè)聯(lián)接有一個(gè)權(quán)值。網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)神經(jīng)元的輸出均反饋到同一層次其它神經(jīng)元的輸入上。由這種拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)在沒有外部輸入的情況下，網(wǎng)絡(luò)自身狀態(tài)的演化使得網(wǎng)絡(luò)收斂到一個(gè)穩(wěn)定態(tài)；在該穩(wěn)定狀態(tài)下，兩神經(jīng)元之間的聯(lián)接權(quán)值相等，網(wǎng)絡(luò)趨于平衡，Hopfield 等人將能量函數(shù)引入到該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，并以此來判定該方法的穩(wěn)定性。將 Hopfield 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用到機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)中，其關(guān)鍵是在機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)問題與 Hopfield 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之間建立一種對應(yīng)關(guān)系，用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有效地表示優(yōu)化設(shè)計(jì)中的設(shè)計(jì)變量、約束條件和目標(biāo)函數(shù)，將該種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)演化過程與機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)的在解空間尋優(yōu)過程對應(yīng)起來。但該模型本身存在的一些局限性如容易陷入局部最小點(diǎn)等，影響了它的應(yīng)用。

3 結(jié)束語

人工神經(jīng)元類型的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)具有的幾方面特點(diǎn)都將其優(yōu)勢體現(xiàn)出來，隨著我國工業(yè)對于機(jī)械設(shè)計(jì)的要求不斷提升，機(jī)械設(shè)備的內(nèi)部系統(tǒng)的構(gòu)造也就變得更加復(fù)雜化，如果僅僅只依靠單一的計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)技術(shù)，很難全面地滿足優(yōu)化機(jī)械的設(shè)計(jì)需求，因此在對方案進(jìn)行擇優(yōu)選擇的時(shí)候，設(shè)計(jì)人員可以將幾種新型擇優(yōu)技術(shù)結(jié)合使用，除了本文提到的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)之外，可以模擬退火等智能技術(shù)，但是將人工化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用于復(fù)雜的機(jī)械設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)之中時(shí)，還會(huì)出現(xiàn)一些算法方面的優(yōu)化問題，技術(shù)人員需要繼續(xù)對其展開研究。

參考文獻(xiàn)：

[1] 金全意. 基于培養(yǎng)卓越工程師的機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)課程改革研究[J]. 教育教學(xué)論壇. 2013（31）

[2] 吳亞明. 機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)的應(yīng)用發(fā)展分析[J]. 中小企業(yè)管理與科技（中旬刊）. 2015（06）

[3] 周淑娟. 遺傳算法與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在流體機(jī)械研究領(lǐng)域中的應(yīng)用[J]. 廊坊師范學(xué)院學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）. 2011（02）

[4] 董立立，趙益萍，梁林泉，朱煜，段廣洪. 機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)理論方法研究綜述[J]. 機(jī)床與液壓. 2010（15）