基于PTCNN的结构布局优化问题研究

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问的耦合问题。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，布局优化效果明显