基于BP神经网络和遗传算法的变耦合系数型时栅结构优化

摘要

为了提高变耦合系数型时栅感应信号的强度,选取其转齿和定齿间气隙宽度(L1),定子齿宽(L2),转子与定子齿宽比(L3)和齿厚度(L4)4个参数,通过ANSOFT有限元仿真结合正交试验设计,获得感应信号训练样本.选用基于LM算法的BP神经网络对样本进行训练,建立输入与输出间的非线性映射关系.将训练好的神经网络作为遗传算法目标函数求解器进行全局寻优,旨在获得最优参数组合.