基于遗传神经计算的有限元方法研究  

Study of finite element analysis based on GA-NN computing

作　　者：邹承明[1] 钟珞[1] 杨红云[1] 

机构地区：[1]武汉理工大学土木工程与建筑学院,湖北武汉430070

出　　处：《地震工程与工程振动》2003年第4期90-94,共5页Earthquake Engineering and Engineering Dynamics

基　　金：湖北省科技攻关项目(2002AA301C97)

摘　　要：利用适当的神经网络可以把优化计算问题映射为一动态电路,从而在电路时间常数范围内获得问题的解。为了保证系统在矩阵非正定的条件下收敛到稳定态,可以利用遗传算法使系统流动到最终稳定点。本文利用神经网络的这种特点,把结构力学的有限元计算问题统一描述为约束二次优化问题,为现代结构分析的实时化和复杂力学行为的模拟分析提供必要的手段。If an optimization problem can be mapped to a dynamic circuit by using proper neural network, it can converge to global minimum by using genetic algorithm within circuit times. In this paper, finite element problems are transmitted to a quadratic programming, which can be calculated by M-TH neural network.

关 键 词：神经网络 遗传算法 有限元 神经计算 结构计算 

分 类 号：TU318[建筑科学—结构工程] TB115[理学—数学]