基于神经网络算法的大跨度双层扭网壳的设计
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

TU973.13

基金项目:


Design of Double Layer Torsional Reticulated Shell Using Back- Propagation Neural Network
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    应用误差反向传播的人工神经网络技术对大跨度双层扭网壳进行设计,双层扭网壳的跨度在50~80 m之间变化,训练了估算双层扭网壳的最大挠度、重量和杆单元横截面面积的神经网络。为减少数据的非线性和提高训练速度,形成了特殊的数据排序方法。这种方法提供了必要的稳定性。本文研究表明应用神经网络技术对双层网壳结构进行设计是可行的。

    Abstract:

    In this paper artificial neural networks are used for design of large span double layer torsional reticulated shell. The torsional reticulated shells with spans varying between 50.0 - 80.0m are considered, Back -propagation algorithm is employed for training efficient neural networks for evaluation of the maximum deflection, weight and design of double layer torsional reticulated shell. A special method is developed for data ordering to reduce the nonlinearity of data and to increase the speed of training. This approach also provides the necessary stability. It shows that it is feasible to design double layer reticulated shell with artificial neural networks.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

吴云芳 李忠轶 余洋.基于神经网络算法的大跨度双层扭网壳的设计[J].土木与环境工程学报(中英文),2006,28(3):67-70. WU Yun -fang, Li Zhong -yi, YU Yang. Design of Double Layer Torsional Reticulated Shell Using Back- Propagation Neural Network[J]. JOURNAL OF CIVIL AND ENVIRONMENTAL ENGINEERING,2006,28(3):67-70.10.11835/j. issn.1674-4764.2006.03.018

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2005-12-15
  • 最后修改日期:2005-12-15
  • 录用日期:
  • 在线发布日期:
  • 出版日期: