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神经网络在环形板屈曲优化中的应用
引用本文:苏淑兰,罗迎社,陈自力,唐小弟. 神经网络在环形板屈曲优化中的应用[J]. 中南林业科技大学学报(自然科学版), 2007, 27(4): 90-94
作者姓名:苏淑兰  罗迎社  陈自力  唐小弟
作者单位:中南林业科技大学流变力学与材料工程研究所 湖南长沙410004
基金项目:中南林学院校科研和教改项目
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.

关 键 词:土建工程  力学  结构优化  环形板  神经网络  模拟退火
文章编号:1673-923X(2007)04-0090-05
收稿时间:2007-03-09
修稿时间:2007-03-09

Application of Neural Network to Buckling Optimization of the Annular Plate
SU Shu-lan,LUO Ying-she,CHENG Zi-li,TANG Xiao-di. Application of Neural Network to Buckling Optimization of the Annular Plate[J]. , 2007, 27(4): 90-94
Authors:SU Shu-lan  LUO Ying-she  CHENG Zi-li  TANG Xiao-di
Abstract: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 power-series solution and by maximizing the buckling load of a thin elastic annular plate subject to given volume and geometry constraint.The design is illustrated by two examples.
Keywords:civil engineering  mechanics  structure optimum  annular plate  neural network  simulated annealing
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