基于BP神经网络和遗传算法的结构优化设计

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基地神经网络的结构优化方法和遗传算法是结构优化设计领域中的两种新方法.该文将神经网络和遗传算法两者相结合,实现了基于BP神经网络和遗传算法的结构优化设计.论文针对用于结构优化的BP神经网络和遗传算法,提出了几点改进,包括BP神经网络的多网络映射法、分区拟合法;遗传算法的适应度的等范围变换法、变搜索空间法等.使用面向对象的编程语言C++完成了基于BP神经网络和遗传算法的结构优化设计程序编制,并在在程序中实现了该文提出的改进方法.利用所编程序,计算了具有1、2、3、9个设计变量的结构优化问题,并与使用有限元软件ANSYS的优化结果进行了比较.算例计算验证了基于BP神经网络和遗传算法的工程结构优化方法的可行性和优越性并预示了其良好的工程应用前景.
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