空间反射镜的支撑结构决定了反射镜的性能。通过有限元分析来优化支撑结构参数需要很大计算量，而且无法找到最优解。为了缩短设计周期，提出用人工神经网络来模拟反射镜组件输出特性和支撑结构参数间的非线性关系，并用MATLAB编制程序实现神经网络的建立和泛化，最终找到使反射镜输出特性最优的支撑结构参数。该方法不但能找到多变量优化的最优解，而且计算表明用神经网络泛化得到结果和有限元分析计算得到的结果相差在5%以内，精确度足以满足工程应用要求。
### 基于人工神经网络的空间反射镜柔性支撑结构优化设计与分析
#### 概述
本文探讨了一种利用人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）进行空间反射镜支撑结构优化设计的方法。传统的有限元分析虽能提供精确的数据支持，但其计算复杂度高、耗时长且难以获得全局最优解。因此，研究者提出了借助ANN的强大非线性映射能力来模拟和优化反射镜组件输出特性和支撑结构参数之间的复杂关系。
#### 一、问题背景及挑战
空间反射镜作为太空望远镜、卫星通信等系统中的关键部件，其性能直接影响到整个系统的功能表现。其中，支撑结构的设计至关重要，因为它不仅需要确保反射镜的稳定性和准确性，还必须考虑到轻量化的需求以减少发射成本。然而，传统的有限元分析方法在优化设计过程中存在诸多局限，例如计算量大、寻找最优解困难等问题。
#### 二、人工神经网络的应用
为了解决上述难题，本研究采用人工神经网络来构建反射镜组件输出特性和支撑结构参数之间的非线性关系模型。具体来说：
1. **数据准备**：首先通过有限元分析获取一系列不同参数配置下的反射镜性能数据。
2. **模型训练**：利用这些数据对神经网络进行训练，使其能够学习到输入参数（即支撑结构的具体设计）与输出特性（如反射镜的变形量、频率响应等）之间的复杂关系。
3. **泛化能力验证**：通过额外的数据集验证训练好的神经网络模型的泛化能力，确保其能够在未见过的数据上保持良好的预测效果。
#### 三、方法论
- **神经网络结构选择**：考虑到反射镜支撑结构设计问题的特点，选择了具有较好拟合能力的前馈神经网络（Feedforward Neural Network, FNN），并通过多次试验确定了合适的隐藏层数和节点数。
- **数据预处理**：为了提高模型的训练效率和预测精度，对原始数据进行了标准化处理。
- **训练策略**：使用反向传播算法（Backpropagation Algorithm, BP）进行模型训练，并通过交叉验证等技术防止过拟合现象的发生。
- **性能评估**：比较了神经网络模拟结果与有限元分析结果，结果显示两者相差不超过5%，证明了神经网络模型的有效性和可靠性。
#### 四、实验结果与分析
- **非线性关系建模**：图7展示了人工神经网络模型建立的输入参数与输出特性之间的非线性关系，直观地反映了二者之间复杂的相互作用。
- **振动模式仿真**：图8给出了优化后的支撑结构在第一阶振动模态下的形状变化情况，进一步验证了优化设计的有效性。
- **性能对比**：表2比较了人工神经网络模拟结果与有限元分析结果，表明神经网络方法能够快速准确地预测出反射镜的性能指标，且与传统方法得到的结果非常接近。
#### 五、结论
本文介绍了一种基于人工神经网络的空间反射镜柔性支撑结构优化设计方法。该方法不仅极大地缩短了设计周期，而且能够有效地找到多变量优化问题的最优解。通过与有限元分析结果的对比，证明了此方法的可靠性和实用性。未来的研究可以考虑结合其他先进的机器学习算法，进一步提升优化设计的效率和质量。
利用人工神经网络进行空间反射镜柔性支撑结构的优化设计是一种高效可行的解决方案，对于推动空间光学仪器的发展具有重要意义。
