神经网络系统理论是近年来得到迅速发展的一个国际前沿研究领域,具有高度的并行计算能力.神经网络优化计算的本质就是构造适当的网络结构和学习算法,使得网络的某些参数与优化设计变量相对应,网络的能量函数与优化的目标函数相对应,在神经网络的运行过程中使得网络的能量减小,在系统达到平衡点时目标函数也达到最小值,从而达到优化计算的目的.目前常用的优化计算神经网络方法有模拟退火法.模拟退火法是一种通用的随机搜索算法,与物理学中的金属退火相对应.它在每步搜索过程中不但可以向改进解的方向进行搜索,而且还以一定概率向恶化解的方向进行搜索,从而达到全局搜索的目的.该文研究了轴向力作用下非均匀变断面柱的屈曲优化问题.在力学原理上,主要采用叶开沅先生一九六五年提出的阶梯折算及传递矩阵的基本方法,将各种边界条件下非均匀变截面轴向受压柱的屈曲问题最终归结为求解目标函数由超越方程所确定的非线性规划问题.与传统的优化方法不同的是,该文利用神经网络算法中的模拟退火法方法,进行优化计算.该文计算了在给定柱体总体积的约束下,四种边界条件下使轴向受压柱的基本屈曲载荷达到最大的问题,得到了较为满意的计算结果,使四种条边界条件下的基本屈曲载荷都得到较大的提高.从整个优化计算过程以及最后的优化结果来看,该文采用的方法显示出比较好的适用性,收敛性问题解决的也较好,具有简单可行的特点.该文的结论表明神经网络方法在解决优化问题中具有很好的应用前景.