潘曉光

(桂林市特種設備檢驗所 桂林 541004）

基于神經(jīng)網(wǎng)絡的機械式停車設備設計分析

潘曉光

(桂林市特種設備檢驗所 桂林 541004）

機械式停車設備是特種設備的一種，設計環(huán)節(jié)對其安全性起到至關重要的作用。而機械式停車設備具有復雜的鋼結(jié)構(gòu)系統(tǒng)，傳統(tǒng)的設計方法效率不高。因此，需要一種新的設計方法提高設計準確性。本文運用神經(jīng)網(wǎng)絡強大的非線性映射能力實現(xiàn)映射建模，計算后再應用先進的優(yōu)化技術(shù)，對其各構(gòu)件截面優(yōu)化，實現(xiàn)最理想的設計結(jié)果并通過實例分析驗證了方法的有效性。

機械式停車設備 映射模型 神經(jīng)網(wǎng)絡 優(yōu)化設計

目前，國內(nèi)機械式停車設備的需求量成幾何級數(shù)的增長，機械式停車設備列為特種設備，國家對其安全性的要求顯而易見，而它的鋼結(jié)構(gòu)系統(tǒng)是整個設備安全的保證[1]?，F(xiàn)在各企業(yè)常用設計方法是運用有限元軟件建立設備三維模型，分析計算最大應力值，再與所用材料的許用應力比較得出結(jié)果，雖然計算結(jié)果相對準確，但本質(zhì)上是試湊和迭代的過程，參數(shù)眾多，工作量巨大，效率也比較低。而運用力學原理建立簡化的理論數(shù)學模型的傳統(tǒng)計算方法，雖結(jié)構(gòu)簡單，計算工作量小，但與設備的實際結(jié)構(gòu)有較大差異，計算結(jié)果精度達不到要求。本文運用人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)[2]實現(xiàn)映射建模的設計方法能夠解決上述兩種方法的不足，既能簡化計算過程又能得到精確結(jié)果，是對機械式停車設備設計方法的創(chuàng)新和突破。本市某企業(yè)運用映射建模的設計方法制造了一臺6層機械式停車設備，該設備運行情況良好，通過了各項檢測。

1 設計思路與策略

機械式停車設備的鋼結(jié)構(gòu)受力復雜，力學模型為高次超靜定結(jié)構(gòu)，各構(gòu)件應力難以計算。根據(jù)機械式停車設備實際的結(jié)構(gòu)特點，分割成幾個“層模塊”，以層為單元建立簡模型，運用結(jié)構(gòu)力學位移法建立各梁元的剛度方程，解該方程，得出簡模型的全部內(nèi)力。全模型的解決方案是運用目前市場上成熟的有限元分析軟件建立機械式停車設備的整體數(shù)學模型并執(zhí)行數(shù)值分析，得出結(jié)論。最后，根據(jù)上述簡模型和全模型的分析結(jié)果，運用人工神經(jīng)網(wǎng)絡強大的非線性映射能力，實現(xiàn)機械式停車設備基于簡模型與全模型的映射模型的建立，計算后，再采用離散變量的最優(yōu)化技術(shù)，對其所用構(gòu)件截面進行優(yōu)化設計[3]。

圖1 設計框圖

2 機械式停車設備映射模型建立和結(jié)果的優(yōu)化

2.1 機械式停車設備整體結(jié)構(gòu)的全模型建立

先建立設備整體的三維立體圖，導入有限元軟件進行計算，軟件會自動將圖形文件的線段轉(zhuǎn)換成節(jié)點和梁單元，劃分單元，并給各節(jié)點和梁單元編號。手動設置邊界條件，加載載荷，輸入材料特性和截面特性，即可生成數(shù)據(jù)文件模型（見圖2），執(zhí)行軟件的后處理程序，得出計算結(jié)果。

圖2 三維立體模型

2.2 機械式停車設備主體結(jié)構(gòu)的簡模型建立

層結(jié)構(gòu)是機械式停車設備的基本特征，根據(jù)停車泊位與層數(shù)，可以將機械式停車設備按照幾何結(jié)構(gòu)特征是否相同的條件，把結(jié)構(gòu)相同的單元劃分為不同的“層”，運用模塊化的思想將復雜的鋼結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化為一個科學、簡單、合理又便于計算的“層模塊”簡模型。圖3為機械式停車設備鋼結(jié)構(gòu)的簡模型。

圖3 機械式停車設備力學計算簡模型（正面和側(cè)面）

上述簡模型是一個可以計算的超靜定結(jié)構(gòu)，該結(jié)構(gòu)受彎矩、剪力、軸力和外載荷產(chǎn)生的力，可以根據(jù)力的類型分別計算結(jié)構(gòu)受力，再通過力的矢量疊加原理合成得出結(jié)果。具體方法是，首先把機械式停車設備分解為多個結(jié)構(gòu)相同的模塊，從最上層開始分析，求解支座反力，然后把此層的支座反力作為下一層的外載荷，而下一層的載荷就是原有載荷與上一層載荷的迭加，依次類推可解出機械式停車設備鋼結(jié)構(gòu)所有桿件的內(nèi)力，并從中提煉出層數(shù)和內(nèi)力之間的關系，從而得出計算結(jié)果，如圖4所示。

圖4 力學計算原理圖

2.3 運用神經(jīng)網(wǎng)絡對機械式停車設備映射建模

映射模型能夠反映簡模型和全模型的內(nèi)在關系。給出樣本數(shù)據(jù)，通過神經(jīng)網(wǎng)絡學習處理，得出簡模型和全模型的某種內(nèi)在本質(zhì)關系。本文設計一個6層12車位的機械式停車設備，選擇BP（Back propagation Neural Network）網(wǎng)絡。機械式停車設備的主要載荷為水平風載荷和車重及自重垂直載荷，桿件主要承受軸向力和彎矩，所以只將軸力和彎矩作為樣本數(shù)據(jù)。簡模型的節(jié)點軸力和彎矩作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入數(shù)據(jù)，全模型的節(jié)點軸力和彎矩作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出數(shù)據(jù)。同時關注的是危險截面的桿件，因此采集樣本的對象應為危險截面的桿件或位置特殊的桿件，見圖5（桿件標號同全模型有限元劃分的單元號）。

圖5 機械式停車設備結(jié)構(gòu)桿件標號

訓練樣本選取方形型鋼從小到大4組截面來覆蓋此20個型鋼譜，樣本總數(shù)為24個。方形型鋼其他的截面類型利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡的內(nèi)插能力來計算。至于最佳樣本數(shù)該取多大，目前尚無成熟理論指導 ，只能經(jīng)過多次選取確定。一般原則是在保證人工神經(jīng)網(wǎng)絡滿足所要求的精度和一定泛化能力的前提下，樣本數(shù)不宜太多[4]。表1給出了一組型鋼截面都為70mm×70mm×4mm，進行歸一化后所得的樣本。

表1 截面70mm×70mm×4mm型鋼的歸一化樣本

3）第二行起，共20行。前10行是樣本對象的軸力；后10行是彎矩。

4）第二行起，前10行是軸力除以150000所得；后10行代表簡模型的列是彎矩除以1050所得，代表全模型的列是彎矩除以700所得。

2.4 機械式停車設備鋼結(jié)構(gòu)的優(yōu)化設計

本次優(yōu)化設計，設計量為機械式停車設備鋼結(jié)構(gòu)主要部件（立柱、橫梁、斜撐）的截面尺寸，以結(jié)構(gòu)自重最輕為指標建立目標函數(shù)。

●2.4.1 設計變量

根據(jù)機械式停車設備結(jié)構(gòu)形式和各構(gòu)件之間的相關聯(lián)系，確定獨立設計變量X=[x1，x2，x3]T，其中x1為立柱截面積；x2為橫梁截面積；x3為斜撐截面積。這3個獨立變量反映了機械式停車設備的結(jié)構(gòu)狀態(tài)，決定了設備的總體質(zhì)量。

●2.4.2 目標函數(shù)

按照鋼結(jié)構(gòu)優(yōu)化設計的一般要求，以機械式停車設備鋼結(jié)構(gòu)總質(zhì)量最輕為目標函數(shù)。

式中：fx——某一種截面桿件的質(zhì)量；

A——桿件截面面積；

L——桿件長度；

ρ——材料密度。

●2.4.3 約束條件

在機械式停車設備鋼結(jié)構(gòu)設計中，當設計變量(桿件截面面積)變化時，桿件的內(nèi)力和截面特性參數(shù)隨之變化，此兩者的變化決定著桿件強度應力的變化，而強度是機械式停車設備鋼結(jié)構(gòu)設計的一個關鍵控制參數(shù)，所以可以用強度應力作為優(yōu)化設計的約束函數(shù)，使設計變量的變化在強度的許用應力范圍內(nèi)。為了將所有約束條件的值都化為同一數(shù)量級，約束條件采用式（2）表示：

式（2）中Y為計算值、[Y]為許用值。

當材料取為Q235時，[Y]=235/1.33=176MPa。

3 工程實例

3.1 原始參數(shù)（見表2）

表2 原始參數(shù)表

3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡映射

在WINDOWS XP操作系統(tǒng)下, 以VB為開發(fā)環(huán)境，開發(fā)了本實例計算用的結(jié)構(gòu)設計軟件。通過本軟件建立機械式停車設備簡模型計算結(jié)果和全模型計算結(jié)果的樣本，生成樣本文件CK.OUT，用神經(jīng)網(wǎng)絡進行學習訓練，找到兩者的隱式關系，建立起映射模型。利用映射模型，用簡模型的計算數(shù)據(jù)求得全模型的計算結(jié)果。計算結(jié)果的比較參見圖6（由于篇幅所限只給出一層的比較圖）?？磮D可以得出結(jié)論：借助于所建立的映射模型，可以得到全模型的相應計算結(jié)果的較高精度逼近。

圖6 簡模型、全模型和用神經(jīng)網(wǎng)絡映射計算結(jié)果的比較

3.3 優(yōu)化設計

優(yōu)化設計結(jié)果如圖7所示。優(yōu)化結(jié)果和原設計比較見表3。

圖7 優(yōu)化結(jié)果界面

表3 機械式停車設備原設計和優(yōu)化設計比較表

3.4 結(jié)果分析

●3.4.1 有限元強度校核

目前有限元軟件的計算結(jié)果是能得到認可的。在此運用有限元軟件對設計計算結(jié)果進行驗證，圖8顯示了各構(gòu)件的應力值，最大應力為98.3195MPa，小于許用應力值156.7MPa?？梢?，設計結(jié)果是可靠的。

圖8 應力絕對值顯示

●3.4.2 剛度校核

機械式停車設備映射模型位移計算樣本數(shù)據(jù)見表4。

表4 立體車庫映射模型位移歸一化樣本

機械式停車設備鋼結(jié)構(gòu)的（最高點）最大位移，運用位移法得出下列結(jié)論：

映射后位移為：

采用有限元計算得：

由此可知剛度滿足設計要求。

4 結(jié)束語

運用神經(jīng)網(wǎng)絡學習訓練基于簡模型和全模型計算結(jié)果的數(shù)據(jù)樣本，找到兩種模型之間的內(nèi)在關系，建立機械式停車設備的映射模型，可以計算出接近于機械式停車設備鋼結(jié)構(gòu)實際的真實內(nèi)力，大大提高了設計效率，減少了計算的工作量，同時具有相當高的精度。

綜上可見，本文的設計方法具有高效、失真小的特點，并具有一定的開創(chuàng)性和新穎性。

[1] 王金諾.起重運輸機金屬結(jié)構(gòu)[M].北京：中國鐵道出版社，1984.

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Design Analysis of Mechanical Parking Equipment Based on Nerve Network

Pan Xiaoguang
(Guilin Special Equipment Inspection Institue Guilin 541004)

As a kind of special equipment, the design of mechanical parking device is an important process to its security. Because of the complicated steel structure system of mechanical parking device, the traditional design method is unsuitable with low efficiency, and a new design method with higher design accuracy is needed. Using the nonlinear mapping capability of artificial nerve net, the mapping model is built. Each component section is optimized after calculation. Finally, validity of the new method can be evaluated by some examples.

Mechanical parking equipment Mapping model Nerve net Optimum design

X941

B

1673－257X(2015)10-0030-05

10.3969/j.issn.1673-257X.2015.10.007

潘曉光（1980～)，男，碩士，主任，工程師，從事起重機械的檢驗及研究工作。

2015-05-25 ）