箱涵结构智能优化方法研究

【摘要】： 为了追求结构的某种性能指标的最佳,就要进行优化设计,由于传统的结构分析和优化中需要巨大的计算量,本论文将遗传算法和神经网络相结合,实现基于遗传算法的神经网络结构优化设计,用智能优化设计完成结构的分析和计算。 本文以南水北调工程天津段150公里输水箱涵设计数据为基础,对典型地段不同荷载形式及不同工况下的箱涵断面建立优化模型,利用带有设计规范约束条件的遗传算法进行优化设计,将结果与原设计进行比较以及进行可靠性分析,确定其可用性。再将优化结果数据作为样本来训练神经网络,从而能够得到输入输出的非线性映射关系,即只需输入简单的条件便能够通过网络输出优化结果,不必进行复杂的计算分析。将训练好的网络用于该类结构的优化设计,从而达到智能化、简单化的优化设计途径。 本文研究成果表明,基于遗传算法的神经网络优化设计方法,用于工程结构优化设计是可行的,能够达到简化优化计算的目的。本文研究成果具有一定的工程应用和研究参考价值,值得进一步深入研究和推广。