基于PTCNN的结构布局优化问题研究 (2005年)

针对结构优化中的难点布局优化问题,基于交叉学科的优势,运用脉冲暂态混沌神经网络( PTCNN)的方法,对一个新型布局优化模型进行了寻优计算。在 PTCNN算法中应用脉冲混沌动力自然解决了杆件的恢复和删除问题;利用神经网络的多神经元并行构成特点,通过参数调整方法解决了不同数量级变量间的耦合问题。因此 PTCNN不仅是模型的寻优算法,更成为布局优化的一部分。此外构造了一个应力关联系数σ AI ,使面积变量随杆中应力大小按比例自适应下降。算例结果表明,基于 PTCNN方法解决结构布局优化问题,有效且具有自适应性