新一代信息技术
一种基于归零神经网络的张拉整体结构找形方法
本发明公开了一种基于归零神经网络的张拉整体结构找形方法。针对张拉整体结构找形问题,结合一种改进Broyden‑Fletcher‑Goldfarb‑Shanno(BFGS)算法与抗噪型归零神经网络的技术,将张拉整体结构找形问题转化为非线性无约束优化问题,设计了一种改进抗噪型归零神经网络找形算法(MBFGS‑NTN)。这种找形算法包含以下步骤:a.输入初始信息;b.将力密度线性方程组转化为以节点坐标为变量的非线性方程组,再通过最小二乘法转化为非线性无约束优化问题并计算目标函数的梯度;c.用一种改进BFGS算法计算Hessian矩阵的近似值来代替归零神经网络模型中的Hessian矩阵;d.使用改进抗噪型归零神经网络模型在噪声条件下对张拉整体结构的节点坐标进行迭代求解;e.在目标函数梯度的2‑范数满足给定误差条件后得到节点坐标。
长春工业大学
授权发明