[发明专利]一种基于归零神经网络的张拉整体结构找形方法有效
| 申请号： | 202110754182.1 | 申请日： | 2021-07-05 |
| 公开（公告）号： | CN113515822B | 公开（公告）日： | 2022-11-29 |
| 发明（设计）人： | 孙中波;赵立铭;刘克平;张振国;王刚;刘永柏;李岩;廉宇峰;刘帅师 | 申请（专利权）人： | 长春工业大学 |
| 主分类号： | G06F30/17 | 分类号： | G06F30/17;G06F30/27;G06F111/04;G06F119/10;G06F119/14 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 130000 吉林*** | 国省代码： | 吉林;22 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 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。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 整体 结构 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于长春工业大学，未经长春工业大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202110754182.1/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种危险废物焚烧处置烟气重金属吸附装置
- 下一篇：激光烟尘净化器
