
矩阵位移法MATLAB代码-质量弹簧阻尼器系统
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简介:
本项目提供了一套基于MATLAB的矩阵位移法代码,专注于分析质量、弹簧与阻尼器构成的动力学系统的响应特性。
矩阵位移法的Matlab代码用于建造NEAT桥梁
项目由瑞安·里迪(Ryan Reedy)和克里斯·罗斯曼(Chris Rosemann)完成。
介绍:
该项目尝试使用在Matlab中实现的遗传算法生成桁架桥。
我们对质量和位移进行了优化。
该代码从包含两个链接的初始桥开始构建,其中左侧节点是固定的,并且向下的力施加到中间节点上。
图示展示了由算法产生的桥梁,在未加载(中间)和加载之后的状态(右侧),根据应变幅度进行颜色编码,红色表示较高的应变值。
质量通过计算结构中构件在无变形状态下的长度及弹性模量得出。
使用直接刚度法来确定节点位移,并且只优化施加负载的节点处的位移。
神经网络启发的桁架:
人工神经网络和机械结构如桁架之间存在明显的相似性,因为它们都由通过连接件相互关联的基本单元组成。对于神经元来说是权重链接;而对于桁架则是钢筋连杆。
基于这种同构性,是否可以像使用NEAT算法优化神经网络那样从一个最小的初始结构中演化出功能性桁架?
主要特征:
- 混合了NEAT和NSGA-II的优化策略
- NSGA-II用于质量和位移的多目标优化
- 利用创新历史进行拓扑交叉,这是NEAT的一部分
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