基于神经网络算法的大跨度双层扭网壳的设计

摘要：

应用误差反向传播的人工神经网络技术对大跨度双层扭网壳进行设计,双层扭网壳的跨度在50～80 m之间变化,训练了估算双层扭网壳的最大挠度、重量和杆单元横截面面积的神经网络.为减少数据的非线性和提高训练速度,形成了特殊的数据排序方法.这种方法提供了必要的稳定性.本文研究表明应用神经网络技术对双层网壳结构进行设计是可行的.

关键词：神经网络、BP模型、双层扭网壳、最大挠度、重量、设计

所属期刊栏目：28

分类号：TU973+.13(地下建筑)

在线出版日期：2006-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：67-70