基于BP神经网络在坝体水平位移预测中的研究

利用大型软件MATLAB中BP神经网络对坝体位移进行预测。利用大坝正常运作时的观测数据,训练BP网络,用它对坝体水平位移进行有效预测,可以辅助判断实测值正确与否。这要比运用ANSYS等大型有限元软件对坝体建模计算得出位移值方便,同时根据预测的位移值及其变化情况监测大坝的健康运作与否。

根据排序移除低效材料的渐进结构优化方法研究

渐进结构优化法因计算原理简单,易于推广使用,逐步成为结构拓扑优化中的一种重要的方法。但在大量的研究中发现,传统的渐进结构优化方法优化中,移除低效材料的标准不会降低,进化率始终不变,这两方面的不足可能导致优化的失败。为此,提出根据材料效率的排序移除低效材料的渐进结构优化方法。每次移除低效材料的数量根据保留材料体积的固定比例确定。这种方法可保证优化渐进地进行,甚至可完成一些传统渐进结构优化法无法完成的优化。