公开(公告)号：CN119227507A

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202411188871.0

申请日：2024-08-28

Applicant: 东南大学

Inventor： 朱明亮 ,  彭逸凡

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/23 ,  G06F30/17 ,  G06N3/092 ,  G06N3/0985 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的索杆张力结构施工过程优化方法，包括以下步骤：S1，对索杆结构成形过程顺序进行多次随机排序，生成样本空间矩阵；S2，基于强化学习构建索杆结构成形过程组合优化模型，将样本空间矩阵输入组合优化模型；S3，确定组合优化模型训练中各种超参数的范围，通过控制变量法寻找最优训练超参数；S4，使用最优训练超参数的模型对样本空间矩阵进行求解，输出最佳成形过程顺序。本发明基于Q‑learning算法，探索钢支撑安装顺序与索杆结构成形过程中关键的力学性能特征参数之间的权衡，优化过后的钢斜撑安装顺序能降低最大钢斜撑应力以及最大拉索提升力，为实际成形过程的工装选择提供便利。

公开(公告)号：CN118504093A

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410644612.8

申请日：2024-05-23

Applicant: 东南大学

Inventor： 朱明亮 ,  胡祥辰 ,  彭逸凡

IPC: G06F30/13 ,  G06F30/23 ,  G06F30/27 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的弦支穹顶找力方法、系统，该方法包括确定索杆单元的初应力边界范围，生成范围内的初应力数据集；建立弦支穹顶结构的有限元模型，将初应力数据集施加到对应索杆单元，进行有限元计算，得到弦支穹顶结构的关键节点位移和索杆单元内力；对关键节点位移和索杆单元内力进行归一化处理，并训练神经网络，得到弦支穹顶的自应力预测神经网络模型；将零位移输入到弦支穹顶的自应力预测神经网络模型中，预测弦支穹顶的自应力状态；构建预应力平衡态尺寸的有限元模型，以自应力状态为设计值，利用逆迭代法得到初应变，完成弦支穹顶的找力。本发明简化了找力过程，提高了预测精度，降低了计算成本。