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申请/专利权人：清华大学;北京优解未来科技有限公司
摘要：本申请公开了一种基于神经网络的空腹式拱桥优化设计方法和装置，其中，该方法包括：获取空腹式拱桥设计域内的各位置点的坐标，将各位置点的坐标输入至空腹式拱桥结构优化神经网络，输出与空腹式拱桥对应的伪密度场，根据伪密度场获取空腹式拱桥的设计方案。本申请基于神经网络原理对空腹式拱桥的结构进行优化设计，能够最大化同等材料下空腹式拱桥的承载能力，提高空腹式拱桥的力学性能。
主权项：1.一种基于神经网络的空腹式拱桥优化设计方法，其特征在于，包括：获取空腹式拱桥设计域内的各位置点的坐标；将所述各位置点的坐标输入至空腹式拱桥结构优化神经网络，输出与所述空腹式拱桥对应的伪密度场；根据所述伪密度场获取所述空腹式拱桥的设计方案；其中，所述将所述各位置点的坐标输入至空腹式拱桥结构优化神经网络，输出与所述空腹式拱桥对应的伪密度场，包括：获取所述空腹式拱桥结构优化神经网络的损失函数；将所述各位置点的坐标输入至所述空腹式拱桥结构优化神经网络，根据所述损失函数进行迭代求解；在满足所述损失函数的情况下，输出与所述空腹式拱桥对应的所述伪密度场；所述空腹式拱桥结构优化神经网络包括与激活函数相关的隐藏层，每一个连接对应一个权重，还包括Softmax层，用于将输出值归一化到[0,1]范围内，激活层为矩阵运算的结果添加非线性；所述根据所述伪密度场获取所述空腹式拱桥的设计方案，包括：根据伪密度场等值线将所述伪密度场划分为0和1两部分，其中，0代表空洞，1代表实体材料；根据所述0和1两部分获取所述空腹式拱桥的所述设计方案；所述根据伪密度场等值线将所述伪密度场划分为0和1两部分，包括：与各位置点的坐标对应的伪密度值为0的位置点保留为空洞，与各位置点的坐标对应的伪密度值为1的位置点填充实体材料；所述根据所述0和1两部分获取所述空腹式拱桥的所述设计方案，包括：根据0和1两部分形成空腹式拱桥的三维模型，基于空腹式拱桥的三维模型获取空腹式拱桥的设计方案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 北京优解未来科技有限公司 基于神经网络的空腹式拱桥优化设计方法和装置
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