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某雷达结构复杂封闭腔体模型简化方法的研究

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第一章 绪论

1.1 课题的研究背景与意义

1.2 模型简化方法的国内外研究现状

1.3 本文的主要研究内容和结构安排

第二章 复杂封闭腔体模型简化方法的设计理论与技术

2.1 模态分析理论

2.2 遗传算法基本理论

2.3 BP神经网络算法基本理论

2.4 MATLAB调用ANSYS的技术

2.5 MATLAB与VB.NET接口编程技术

第三章 基于遗传算法和模型修正技术的模型简化方法

3.1 某雷达结构复杂封闭腔体模型简化的要求

3.2 基于遗传算法和模型修正技术的模型简化方法设计

3.3 基于遗传算法和模型修正技术的模型简化方法结果分析

3.4 本章小结

第四章 基于BP神经网络算法对原模型简化方法的改进

4.1 基于遗传算法和模型修正技术的模型简化方法分析

4.2 基于BP神经网络算法对原模型简化方法的改进

4.3 改进的模型简化方法的结果分析

4.4 两种模型简化方法的结果比较

4.5 本章小结

第五章 复杂封闭腔体模型简化方法客户端软件的实现

5.1 客户端软件的功能需求

5.2 客户端软件的整体设计

5.3 客户端软件的运行效果

5.4 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 论文总结

6.2 全文展望

参考文献

攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况

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摘要

雷达结构的研制过程中,往往需要对其结构进行相关的振动试验分析。由于雷达结构非常复杂,导致对其进行振动试验分析的难度比较大;因此需要对雷达结构进行模型简化,利用简化模型来代替原结构进行振动试验分析,从而提高雷达结构的研制效率。
  本文的主要内容是某雷达结构上复杂封闭腔体的模型简化方法的研究。其中,模型简化的基本思路是根据课题研究的要求,将复杂封闭腔体简化为外形尺寸相同的简单壳体模型;模型简化的依据是要求简化模型与原结构的各阶模态特性对应等效,且其平均误差控制在10%以下,从而反求简化模型的最优材料参数。
  通过研究国内外现有的模型简化方法,并结合模态分析理论、遗传算法和相关软件编程技术,本文设计出了一种基于遗传算法和有限元模型修正技术的复杂封闭腔体模型简化方法。该方法是通过MATLAB与ANSYS混合编程技术实现的,其步骤是:首先,MATLAB程序在设计变量范围内选取简化模型的材料参数,将其作为遗传算法的初始种群;其次,将材料参数传递到ANSYS里,赋给简化模型;再对简化模型进行有限元模态分析,获取其模态结果;然后,将模态结果返回到MATLAB里,计算种群个体的适应度值;最后,遗传算法对种群进行迭代搜索,反求简化模型的最优材料参数,实现复杂封闭腔体结构的模型简化。简化后,简化模型相对于原结构各阶模态固有频率的平均误差约为9%,简化方法的计算时间为6小时40分钟左右。
  由于基于遗传算法和有限元模型修正技术的模型简化方法的简化效率比较低,且简化结果的准确度有待提高,所以需要对原方法进行相关改进。通过将拟合的BP神经网络模型引入到原方法中,代替原方法中的数据传递和有限元分析过程,来反求简化模型的最优材料参数,从而设计出了一种基于BP神经网络算法对原方法改进的复杂封闭腔体模型简化方法。简化后,简化模型相对于原结构各阶模态固有频率的平均误差约为8%,简化方法的计算时间为25分钟左右。
  通过比较两种复杂封闭腔体模型简化方法的简化效率和结果可知,改进的模型简化方法比原模型简化方法有更高的简化效率和结果精确度。最后,利用VB.NET和MATLAB混合编程技术将改进的模型简化方法设计成客户端软件的形式,方便对具有结构相似性的结构进行模型简化。

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