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摘要：本发明公开了一种基于改进物理信息神经网络的减震装置优化方法及系统，其中方法包括步骤：建立减震装置的物理系统模型，获得物理系统模型的运动方程；确定减震装置的待优化参数及参数范围，建立物理系统模型的目标函数；根据物理系统模型的目标函数及约束条件，增加硬边界约束条件后建立基于硬边界约束的物理信息神经网络模型；根据物理系统模型的运动方程建立基于硬边界约束的物理信息神经网络模型的总损失函数；采用增广拉格朗日算法对总损失函数进行优化，获得总损失函数取得最小值时减震装置的最佳参数。得到的参数对多层钢框架的响应起到了显著的作用，大大减少了计算量，确保了优化结果的高精度和可靠性。
主权项：1.一种基于改进物理信息神经网络的减震装置优化方法，其特征在于，包括如下步骤：建立减震装置的物理系统模型，获得物理系统模型的运动方程；确定减震装置的待优化参数及参数范围，建立物理系统模型的目标函数；根据物理系统模型的目标函数及约束条件，增加硬边界约束条件后建立基于硬边界约束的物理信息神经网络模型；根据物理系统模型的运动方程建立基于硬边界约束的物理信息神经网络模型的总损失函数；采用增广拉格朗日算法对总损失函数进行优化，获得总损失函数取得最小值时减震装置的最佳参数。
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百度查询： 重庆科技大学 基于改进物理信息神经网络的减震装置优化方法及系统
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