新一代信息技術
一種基于歸零神經網絡的張拉整體結構找形方法
本發明公開了一種基于歸零神經網絡的張拉整體結構找形方法。針對張拉整體結構找形問題,結合一種改進Broyden?Fletcher?Goldfarb?Shanno(BFGS)算法與抗噪型歸零神經網絡的技術,將張拉整體結構找形問題轉化為非線性無約束優化問題,設計了一種改進抗噪型歸零神經網絡找形算法(MBFGS?NTN)。這種找形算法包含以下步驟:a.輸入初始信息;b.將力密度線性方程組轉化為以節點坐標為變量的非線性方程組,再通過最小二乘法轉化為非線性無約束優化問題并計算目標函數的梯度;c.用一種改進BFGS算法計算Hessian矩陣的近似值來代替歸零神經網絡模型中的Hessian矩陣;d.使用改進抗噪型歸零神經網絡模型在噪聲條件下對張拉整體結構的節點坐標進行迭代求解;e.在目標函數梯度的2?范數滿足給定誤差條件后得到節點坐標。
長春工業大學
授權發明