基于神经网络模型的网壳结构节点参数自动优化方法

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基于神经网络模型的网壳结构节点参数自动优化方法
申请号:CN202511579116
申请日期:2025-10-31
公开号:CN121031397A
公开日期:2025-11-28
类型:发明专利
摘要
本发明涉及空间结构设计与参数优化技术领域,具体涉及基于神经网络模型的网壳结构节点参数自动优化方法,包括:采集以铝合金板式节点构建的单层柱面网壳的“输入‑输出”数据对,输入参数包括所述单层柱面网壳的设计参数和初始节点参数。本发明先通过遗传算法结合有限元软件与编程工具交互获取不同参数下的节点优化数据,并补充算例构建覆盖工程常见设计参数范围的训练数据集,再训练含两层隐藏层的三层全连接神经网络模型,配合早停策略和学习率衰减策略确保模型精度。应用时输入目标单层柱面网壳设计参数,模型即可自动输出优化后的节点参数,无需传统方法的反复迭代与人工干预,大幅缩短优化耗时,高效应对多工况批量优化需求。
技术关键词
参数自动优化方法 节点 坐标 编程工具 单层柱面网壳 神经网络模型训练 三次样条插值法 参数优化技术 刚度 遗传算法优化 弯曲 数据 优化器 策略 偏差
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