基于人工智能的结构优化设计方法研究
摘 要
随着人工智能技术的快速发展，其在工程结构优化设计领域的应用逐渐成为研究热点。传统结构优化方法通常依赖于复杂的数学模型和迭代算法，存在计算效率低、求解精度不足等问题，而人工智能技术的引入为解决这些问题提供了新思路。本研究旨在探索基于人工智能的结构优化设计方法，以提高优化效率和结果质量。研究通过结合机器学习算法与传统优化理论，提出了一种融合深度神经网络和遗传算法的混合优化框架。该框架能够有效处理高维非线性优化问题，并显著降低计算成本。实验结果表明，所提出的优化方法在典型结构设计案例中表现出优异性能，不仅大幅缩短了优化时间，还提升了最终设计方案的合理性与经济性。此外，本研究创新性地引入了强化学习机制，用于动态调整优化过程中的参数配置，进一步增强了算法的适应性和鲁棒性。
关键词
人工智能；结构优化设计；深度神经网络；遗传算法；强化学习
目 录
引言 1
1 人工智能与结构优化设计基础 1
1.1 结构优化设计的基本概念 1
1.2 人工智能技术概述 2
1.3 人工智能在结构优化中的应用现状 2
2 基于人工智能的结构优化模型构建 2
2.1 数据驱动的模型设计原理 2
2.2 机器学习算法的选择与适配 3
2.3 模型参数的优化策略 3
2.4 结构性能预测的关键技术 4
3 人工智能驱动的结构优化算法研究 4
3.1 遗传算法在结构优化中的改进 4
3.2 神经网络在复杂结构中的应用 5
3.3 增强学习在动态优化中的潜力 5
3.4 多目标优化算法的设计与实现 5
4 实际工程中的结构优化案例分析 6
4.1 工程背景与需求分析 6
4.2 人工智能优化方案的设计与实施 6
4.3 优化结果的性能评价 7
4.4 案例中遇到的挑战与解决方案 7
4.5 结果对实际工程的指导意义 8
结论 9
参考文献 10
致 谢 11
摘 要
随着人工智能技术的快速发展，其在工程结构优化设计领域的应用逐渐成为研究热点。传统结构优化方法通常依赖于复杂的数学模型和迭代算法，存在计算效率低、求解精度不足等问题，而人工智能技术的引入为解决这些问题提供了新思路。本研究旨在探索基于人工智能的结构优化设计方法，以提高优化效率和结果质量。研究通过结合机器学习算法与传统优化理论，提出了一种融合深度神经网络和遗传算法的混合优化框架。该框架能够有效处理高维非线性优化问题，并显著降低计算成本。实验结果表明，所提出的优化方法在典型结构设计案例中表现出优异性能，不仅大幅缩短了优化时间，还提升了最终设计方案的合理性与经济性。此外，本研究创新性地引入了强化学习机制，用于动态调整优化过程中的参数配置，进一步增强了算法的适应性和鲁棒性。
关键词
人工智能；结构优化设计；深度神经网络；遗传算法；强化学习
目 录
引言 1
1 人工智能与结构优化设计基础 1
1.1 结构优化设计的基本概念 1
1.2 人工智能技术概述 2
1.3 人工智能在结构优化中的应用现状 2
2 基于人工智能的结构优化模型构建 2
2.1 数据驱动的模型设计原理 2
2.2 机器学习算法的选择与适配 3
2.3 模型参数的优化策略 3
2.4 结构性能预测的关键技术 4
3 人工智能驱动的结构优化算法研究 4
3.1 遗传算法在结构优化中的改进 4
3.2 神经网络在复杂结构中的应用 5
3.3 增强学习在动态优化中的潜力 5
3.4 多目标优化算法的设计与实现 5
4 实际工程中的结构优化案例分析 6
4.1 工程背景与需求分析 6
4.2 人工智能优化方案的设计与实施 6
4.3 优化结果的性能评价 7
4.4 案例中遇到的挑战与解决方案 7
4.5 结果对实际工程的指导意义 8
结论 9
参考文献 10
致 谢 11
