【摘 要】
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将有限元方法与优化程序结合,形成一体的设计自动化程序来完成优化设计是近年来兴起的机构优化方法。然而,由于设计过程中涉及的变量多、优化算法效率低,通常需要进行大量的有限元计算,计算耗时过多。文献有报道将梯度分析与有限元结合等方法,可加速优化过程。但这种方法对混合的连续及离散变量的设计还是有计算量过大的问题。本文利用神经网络结构,实现了对有限元方法的逼近。研究表明,即使应用了神经网络系统,对于设计过程
【机 构】
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高等教育出版社 自然科学学术出版中心 学术期刊分社,北京 100029 Prairie View
【出 处】
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中国机构与机器科学应用国际会议(2009 CCAMMS)
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将有限元方法与优化程序结合,形成一体的设计自动化程序来完成优化设计是近年来兴起的机构优化方法。然而,由于设计过程中涉及的变量多、优化算法效率低,通常需要进行大量的有限元计算,计算耗时过多。文献有报道将梯度分析与有限元结合等方法,可加速优化过程。但这种方法对混合的连续及离散变量的设计还是有计算量过大的问题。
本文利用神经网络结构,实现了对有限元方法的逼近。研究表明,即使应用了神经网络系统,对于设计过程中较大的结构调整,依然需要配合使用有限元方法才能完成,神经网络的逼近仍然可显著加速设计自动化过程。
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