基于神经网络与遗传算法的离心叶轮结构优化设计

摘要

本文提出一个将遗传算法结合到神经网络用子来实现离 心叶轮的三维结构设计的新方法。即利用改进的遇传算法参与 神经网络的结构演化和网络训练，以获得最佳网络拓扑结构， 并使得网络的训练以较大的概率获得全局最优。所建立的神经 网络用子求解给定应力分布惰况下的离心叶轮形状。计算表明 该神经网络可以精确的预测叶轮边界形状。