来源：期刊VIP网 时间：
作者：柏华军;潘昊阳;肖祥;秦寰宇;
单位：中铁第四勘察设计院集团有限公司;武汉理工大学;
摘要：针对传统有限元法进行结构优化存在效率低的问题，通过对比不同代理模型和仿生优化算法特点，构建结构优化数学模型，研究BPNN神经网络和NSGA-Ⅱ算法的架构原理及训练流程，并对比验证NSGA-Ⅱ算法高效性和基于拉丁超立方设计(LHS)的采样方法优势，提出基于“BPNN+NSGA-Ⅱ”模型的结构高效优化算法。其优化原理是基于有限元法构建的样本集对BPNN模型进行训练形成代理模型，使用NSGA-Ⅱ算法对BPNN代理模型进行优化求解，形成“BPNN+NSGA-Ⅱ”模型的高效优化算法。以某简支梁结构为例进行优化试验，结果表明：BPNN代理模型预测值与有限元模型计算值相比误差在2%以内，代理模型可靠性高；同时代理模型显著减少NSGA-Ⅱ算法对有限元模型调用次数，提高优化效率。经优化的简支梁方案，承载能力安全系数接近规范限值，设计方案为近似最优方案。
关键词：代理模型;;优化算法;;BPNN模型;;NSGA-Ⅱ算法;;简支梁;;拉丁超立方设计;;蒙特卡罗采样
基金资助：国家重点研发计划项目(2021YFB2600400);; 中国铁建股份有限公司科技研发计划项目(2022-A02)
