进化神经网络在复合材料格栅结构设计中的应用

摘要：

根据Kolmogorov多层神经网络映射存在定理,利用进化神经网络来实现结构设计参数(输入)与结构响应参数(输出)的全局非线性映射关系,以此来代替实际结构优化过程中存在的大量有限元计算,从而提高优化效率.以遗传算法为优化求解器,神经网络屈曲稳定性响应面为主要约束,对复合材料格栅加筋结构的优化问题进行了分析研究.算例表明,在相同(有限元)样本数据的情况下,进化神经网络通过自适应调节网络结构和权值,可获得比BP神经网络更高精度的映射模型,具有很强的泛化能力.该方法可为解决大型复合材料结构优化设计提供一条高效途径.

关键词：复合材料、格栅加筋板、结构优化、进化神经网络、遗传算法

所属期刊栏目：29

分类号：TB33(工程材料学)

资助基金：国家自然科学基金10572012;航空基础科学基金05B51043

在线出版日期：2006-09-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：305-309