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应用显著性分析选取了优化结构参数，利用正交试验法和有限元法确定了神经网络样本数据，建立了反映结构特性的人工神经网络模型，为遗传算法提供了适应度函数，并通过改进遗传算法完成了函数优化。对比和分析结果表明，优化结构比初始结构的体积减少了19．9％，失稳临界载荷提高了293％，且满足强度条件。
基于BP神经网络和改进遗传算法的蒸发器支座结构优化设计
【摘 要】
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应用显著性分析选取了优化结构参数，利用正交试验法和有限元法确定了神经网络样本数据，建立了反映结构特性的人工神经网络模型，为遗传算法提供了适应度函数，并通过改进遗传算法完
【机 构】
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大庆石油学院
【出 处】
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化工机械
【发表日期】
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2009年4期
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