王忠善，何 欣，付亮亮，田富湘

（中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所，吉林 长春 130033）

引 言

反射镜作为空间相机的关键部件，其支撑技术是空间相机工程应用的关键。为保证成像质量，必须对反射镜面型精度及其动态特性特别是一阶频率都有较高要求［1］。支撑结构设计问题一般具有不可重复的高度非线性特点，变量很多而且关系复杂，很难用确切的数学、力学模型来描述。一般工程中都需要依靠有限元分析来进行结构优化设计，但是结构选型和设计的重复性工作，需要大量结构分析的计算量，仅靠输入参数进行有限元计算来得到最优结构的方法显然是不现实的。

人工神经网络在处理这个问题方面有着传统方法无法比拟的优越性，神经网络对输入节点没有限制，它适合解决结构工程中诸多影响因素的问题，神经元中的激活函数本身可以选用非线性函数，它能处理非常复杂的非线性问题，因此神经网络在结构工程中的应用是可行的。现利用人工神经网络的高度非线性逼近能力来对空间反射镜支撑结构进行优化设计，构造一个网络虚拟函数对结构参数与结构响应之间的非线性关系进行模拟，通过有导师的学习方法不断优化虚拟函数，最终找到一个从结构参数到结构响应之间的非线性映射，再从此非线性映射结果中找出使输出结果最优的输入解。

1 反射镜支撑结构设计

优化的反射镜尺寸为φ210mm，厚度20mm。……