径向基网络在结构设计与分析中的应用

详细地介绍了径向基(RBF)神经网络的结构和基本原理。基于RBF神经网络能够逼近任意非线性函数的特点,提出了一种基于RBF神经网络建立结构分析模型的方法。与BP网络的仿真结果对比表明,所建立RBF神经网络模型收敛速度快,拟合精度高,适用于复杂结构的建模问题。

Elman递归神经网络在结构分析中的应用

给出了Elman动态递归神经网络的网络结构和基本原理。基于Elman递归神经网络能够逼近任意非线性函数的特点,提出了一种基于Elman递归神经网络建立结构分析模型的方法。利用Elman递归神经网络对桁架进行建模,真实地反映了桁架结构的动态特性。

基于改进算法的多层神经网络的结构优化设计

简要地介绍了工程中应用较多的多层前向神经网络(BP网络)的结构和网络的设计.通过采用一种改进的训练算法(参考隐层的输出),并结合科学的样本选择方法("超立方体"法)设计网络,进行网络训练.最后通过数字仿真证明了这个网络模型用于结构优化设计的有效性.

ANSYS优化方法与遗传算法在结构优化方面的比较

以十杆桁架结构重量最轻的优化问题为基础 ,比较了遗传寻优结果与ANSYS(优化模块使用的是传统的优化方法 )优化结果 ,数据对比分析结果表明 。