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| 机器学习辅助隔震支座优化布置 | |
| 引用本文： | 党育,刘全明,马小科.机器学习辅助隔震支座优化布置[J].地震工程与工程振动,2023(4):26-36. |
| 作者姓名： | 党育 刘全明 马小科 |
| 作者单位： | 兰州理工大学土木工程学院 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(62166025,51668043)； |
| 摘 要： | 针对如何快速确定隔震结构的最优隔震支座布置问题，使用机器学习辅助结构优化方法，采用人工神经网络构建了预测隔震结构设计参数与结构响应之间复杂关系的机器学习模型，以隔震结构响应最小为目标函数，用粗粒度并行遗传算法，得到隔震结构的最优支座布置。用一个实际隔震工程验证，结果表明：构建的人工神经网络模型对各结构响应参数的预测准确率均达到了92%以上，平均预测准确率达到93%,与精确计算的优化结果相比，用机器学习辅助隔震支座布置的优化结果平均误差为3%,加速比约为300,说明该方法具有很高的预测精度和计算效率。 |
| 关 键 词： | 隔震结构 粗粒度并行遗传算法 优化 机器学习 |