摘要：选取加强筋宽度等5个关键因素,采用正交设计法采集刚挠背板基频形成训练样本。由试验确定BP神经网络拓扑结构。选用LM算法训练的BP神经网络(BPNN)作为遗传算法目标函数求解器,用于优化抗振结构。结果表明,网络拓扑结构为4-6-1时网络泛化能力强,测试误差小于1.6%;获得最优结构参数组合x1～x5分别为0.0039,0.004,0.0268,0.0242和0.0018m;优化后,基频提高92.7%,振幅降低82.77%,计算误差为0.636%。

摘要：惯性系统是一种电路种类多、电信号复杂的电子产品,电路信号的品质直接决定整个产品的质量,背板对于各个功能电路的高密度信号互连关系着整个系统的性能。提出了背板设计方法,将惯性系统中电气系统的功能模块电路进行合理划分,确定立体化布局。为模块电路所需的二次电源进行集中分配,对于生成二次电源的总电源进行针对性的电磁滤波,实现惯性系统敏感器、执行机构和模块电路的刚挠电气连接。刚挠背板的设计不仅实现了功能电路的三维布局、电路网络的相互连接,还对信号的质量进行了针对性的优化设计。实践表明,该设计方法提升了电路的集成度,缩小了惯性系统的体积,同时还提高了产品的可靠性。