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神经网络在环形板屈曲优化中的应用

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成果类型:
期刊论文
作者:
苏淑兰;罗迎社;陈自力;唐小弟
作者机构:
[苏淑兰; 罗迎社; 陈自力; 唐小弟] 中南林业科技大学,流变力学与材料工程研究所
语种:
中文
关键词:
土建工程;力学;结构优化;环形板;神经网络;模拟退火
关键词(英文):
mechanics;structure optimum;annular plate;neural network;simulated annealing
期刊:
中南林业科技大学学报
ISSN:
1673-923X
年:
2007
卷:
27
期:
4
页码:
90-94
基金类别:
中南林学院引进***人才科研启动基金(101-0634);
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
土木工程学院
摘要:
采用一种新的优化计算方法--神经网络的模拟退火法,对环形板屈曲的厚度分布进行优化设计.在给定体积约束条件下,利用阶梯折算法和幂级数法,极大化弹性薄板的屈曲载荷,给出了目标函数、几何约束关于设计变量的显式表达式,对内边夹紧、外边夹支及内边固支、外边简支的两种边界条件下径向受压环形板的厚度进行了优化计算.
摘要(英文):
By adopting a new optimal method of simulated annealing in a neural network, this paper presents an optimal design of the annular plate's thickness. Explicit expressions of the design-variables are obtained by using the step reduction method, the powerseries solution and by maximizing the buckling load of a thin elastic annular plate subject to given volume and geometry const...

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