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    離心機屬于回轉機械類，高速回轉機械的振動及 在運轉過程中的加料行為，使得其振動問題比其他機 器顯得更加復雜。研究離心機的振動特性，主要目的 在于減小離心機在運轉過程中產生的振動和提高機器 工作穩定性。螺旋輸送機作為臥螺離心機的核心部 件，其設計關系到離心機的整體性能。因此，設計中應 同時考慮其靜態特性和動態特性。螺旋輸送機的動態 特性設計，可歸結為特征值反問題的求解。即事先給 出結構的特征值，然后根據結構廣義特征方程求出結 構參數。目前，特征值反問題的求解方法有: 結構矩 陣攝動法、敏度分析法和神經網絡法［6］。
    神經網絡代理模型用于特征值反問題求解的基本 思想是利用正交試驗設計確定因素和水平，然后通 過有限元結構分析軟件或實測值獲得反映結構輸入 ( 結構參數) 輸出( 結構響應) 關系的訓練樣本，利用神 經網絡構建反映從輸入參數空間向輸出參數空間的非 線性映射的代理模型，從而獲得高精度的數字化模型， 用于尋優，獲得達到要求響應的結構參數。常規 的結構對比優化方法中，大量的重分析對基于有限元 結構分析的結構優化設計來說將是一個艱巨的任務。 而通過正交試驗設計方法采用人工神經網絡構建的代 理模型可以以少量的數據信息反映較全面的非線性映 射關系。
    近年來，遺傳算法的良好特性使它在一些連續及離散變量的結構優化設計領域顯示出良好的應用前景.其主要優點是具有很強的全局尋優能力，不需梯度信息，不需要連續，優化結果具有全局性.然而，作為一種概率搜索方法，需要相當數量的染色體經過世代繁殖才能搜索解.
    文中將基于神經網絡的代理模型與遺傳算法相結合，發揮了各自的優點，解決了遺傳算法能獲全局解與大量結構重分析之間的矛盾，是結構優化設計一種有效的求解策略，是求解一切特征值反問題的普遍適用法。