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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的弦支穹顶找力方法、系统，该方法包括确定索杆单元的初应力边界范围，生成范围内的初应力数据集；建立弦支穹顶结构的有限元模型，将初应力数据集施加到对应索杆单元，进行有限元计算，得到弦支穹顶结构的关键节点位移和索杆单元内力；对关键节点位移和索杆单元内力进行归一化处理，并训练神经网络，得到弦支穹顶的自应力预测神经网络模型；将零位移输入到弦支穹顶的自应力预测神经网络模型中，预测弦支穹顶的自应力状态；构建预应力平衡态尺寸的有限元模型，以自应力状态为设计值，利用逆迭代法得到初应变，完成弦支穹顶的找力。本发明简化了找力过程，提高了预测精度，降低了计算成本。
主权项：1.一种基于机器学习的弦支穹顶找力方法，其特征在于，包括：S1、确定索杆单元的初应力边界范围，通过随机函数生成范围内的初应力数据集；S2、建立弦支穹顶结构的有限元模型，将初应力数据集施加到对应索杆单元，进行有限元计算，得到弦支穹顶结构的关键节点位移和索杆单元内力；S3、利用归一化后的关键节点位移和索杆单元内力训练神经网络，得到弦支穹顶的自应力预测神经网络模型，进而得到预测结果并对该模型进行评估；S4、将零位移输入到弦支穹顶的自应力预测神经网络模型中，预测弦支穹顶的自应力状态；S5、构建预应力平衡态尺寸的有限元模型，以步骤S4中的自应力状态为设计值，利用逆迭代法得到初应变，完成弦支穹顶的找力。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种基于机器学习的弦支穹顶找力方法、系统
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