张玉存(燕山大学，河北秦皇岛066004)

摘　要:为了优化磁粉制动器的结构，提出了Hopfield神经网络的磁粉制动器结构设计方法。方法中利用磁粉制动器的结构建立优化模型，以磁粉制动器的总体积为目标函数，推导约束条件。根据推导的目标函数和约束条件，采用外点罚函数法，构造出优化的增广目标函数，在满足约束条件下，目标函数最小，从而得到磁粉制动器结构的设计方案。实际结果表明，优化后的制动器在满足各项指标的条件下，总体积减小了23%。

关键词: Hopfield神经网络;优化设计;目标函数;磁粉制动器;约束条件

1　引　言　　

由于磁粉制动器的优点，被广泛应用于航空、航天及设备的自动化控制中，磁粉制动器设计的关键是确定其结构参数，由于影响性能的结构参数较多，用常规的设计方法得到完善的设计比较困难，而且往往顾此失彼[1，2]。

本文将Hopfield神经网络用于磁粉制动器优化设计中，对整个结构综合考虑，得出一个合理的设计方案。自从1982年J.Hopfield提出Hopfield神经网络以来，神经网络的研究进入第二次高潮。Hopfield神经网络是单层对称全神经网络[3～ 5]，根据激活函数的不同，可分为离散型(discrete hopfield neural network， DHNN)和连续型的Hopfield网络(continuous hopfield neural network， CHNN)，由于CHNN的激活函数的输入和输出之间的关系为连续可微的单调上升函数，所以对解决一些优化问题已经取得了良好的效果[6，7]。

2　磁粉制动器结构参数优化

数学模型的建立一个好的设计方案，其结构尺寸满足磁粉制动器的性能要求，而且总体积尽可能小。磁粉制动器的原理如图1所示，根据设计要求可将磁粉制动器简化为图2所示的模型，它包括磁轭、激磁线圈、转子三大部分。这三大部分决定了整个制动器的性能和体积。磁粉制动器的设计要求是:其结构尺寸满足性能要求且使总体积最小。图1　磁粉制动器的结构2.1　设计变量如图2所示，选取转子半径r、线圈宽度a、磁轭两侧宽度c、线圈高度h、磁轭上部厚度b五个结构参数为设计变量。为了充分利用材料，应尽可能使磁路中各处的磁感应强度一致。

……

5　结　论

通过对磁粉制动器的分析，确定优化目标，实现了应用Hopfield神经网络进行优化参数，通过比较可知，优化后的性能明显提高。