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特征值逆问题求解的遗传算法-神经网络方法研究

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  • 发布时间:2015-02-02
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研究了基于遗传算法-神经网络集成的特征值反问题求解模型。将问题归结为一个求结构重量最轻并受频率约束的结构优化问题,利用人工神经网络作为结构近似分析器,可获得不同结构尺寸下的结构响应值;利用遗传算法作为寻优工具,可直接利用神经网络提供的离散数值,搜索效率高,获得全局最优解的概率大。数值例子表明了该方法的有效性。

In the paper, research on the solution to inverse eigenvalue problem are carried out, it can be concluded as a structure optimization problem with respect to frequency constraints, which can be solved by genetic algorithm(GA) with artificial neural network(ANN) as the analyzer. Digital examples demonstrate the effectiveness of the method.

特征值逆问题,神经网络,遗传算法,有限元分析,inverse problem of eigenvalue,artificial neural network,genetic algorithm,FE analysis。

特征值逆问题求解的遗传算法-神经网络方法研究。

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