针对门式起重机刚性支腿结构动态特性的复杂性和非线性,利用参数化有限元模型和BP神经网络,建立刚性支腿设计变量和最大动应力、弯曲动刚度及顶部最大动位移之间的映射关系.对于建立的神经网络模型,采用混合遗传算法(HGA)构造基于模糊动态罚函数的适应度函数引导遗传算法的搜索方向,寻求刚性支腿隔板、侧板的布置及尺寸最优化,并满足低应力、高固有频率及轻量化的要求.开发了某型号门式起重机刚性支腿多目标动态优化设计系统.应用结果表明,采用该优化方法能够有效地实现起重机刚性支腿的动态结构优化,显著提高了设计质量和效率.
