【摘 要】
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为实现非均布荷载工况或支撑不规则曲面屋盖情况下的树状结构找形设计,提出了一种基于BP神经网络算法的智能找形方法。该方法将树状结构各支撑点的荷载、跨度及分叉角度作为设计条件,以节点零弯矩和结构稳定性为设计目标,利用人工智能BP神经网络对下层分级节点进行智能定位,由上而下逐级递推实现树状结构的整体几何形态找形。以二维树状结构为例,阐述了智能找形的具体实现方法和步骤,并与逆吊递推找形的结果进行了对比分析
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（U1704141,52178172）；
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为实现非均布荷载工况或支撑不规则曲面屋盖情况下的树状结构找形设计,提出了一种基于BP神经网络算法的智能找形方法。该方法将树状结构各支撑点的荷载、跨度及分叉角度作为设计条件,以节点零弯矩和结构稳定性为设计目标,利用人工智能BP神经网络对下层分级节点进行智能定位,由上而下逐级递推实现树状结构的整体几何形态找形。以二维树状结构为例,阐述了智能找形的具体实现方法和步骤,并与逆吊递推找形的结果进行了对比分析。研究结果表明,智能找形方法不仅可以实现所有节点的零弯矩要求,而且分别降低了48.46%和29.01%的等效应力,具有可行性。此外,找形思路和BP神经网络的结合解决了树状结构在承受非均布荷载作用或支撑不规则曲面结构时找形定位难的问题,不仅增强了其应用方面的普适性,而且提升了整个找形过程的高效性和智能性。
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