本项目主要研究内容包括,复杂结构优化问题描述方法、神经网络学习算法、基于神经网络的复杂结构近似分析方法、基于神经网络的复杂结构优化混合算法。在结构优化设计模型中增加了针对复杂结构的复杂程度方面的新内容。探讨了用于结构近拟分析的多层神经网络模型学习的过程,提出了新的学习误差函数,并据此推导出学习算法。将多级优化技术应用于神经网络结构近似分析的学习过程,提出了可应用于复杂结构的多级学习模型和多级学习算法。初步探讨了全息神经网络模型应用于结构近似分析的方法。以多层神经网络为基础,提出了新的遗传繁殖算子,并给出了结构优化混合算法。初步尝试利用全息神经网络模型来改善结构优化计算过程。
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数据更新时间:2023-05-31
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