遗传神经网络与模糊综合评定结合在高层结构选型中应用

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1、万方数据中图分类号UDCTU318硕士学位论文学校代码!Q主蛩密级公珏遗传神经网络与模糊综合评定结合在高层结构选型中应用UsingGNNandFuzzyComprehensiveEvaluationontheresearchoftheselectionofHigh—·riseBuildingStructure作者姓名：学科专业：研究方向：院系所：指导教师：于万秀土木工程结构工程土木工程学院叶柏龙论文答辩日期立华；f，答辩委员会主席中南大学二。一四年五月万方数据学位论文原创性声明本人郑重声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，

2、除了论文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中南大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均己在论文中作了明确的说明。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。作者签名：与二埠日期：巡年』月土自学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版；本人允许本学位论文被查阅和借阅；学校可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用复印、缩印或其

3、它手段保存和汇编本学位论文。保密论文待解密后适应本声明。、J布作者签名：生互§·导师签日期：垒皿年』月{日-日期：III万方数据遗传神经网络与模糊综合评定结合在高层结构选型中应用摘要现在跟随建筑技术和建筑材料的进步，涌现出许多新的高层建筑结构形式，导致结构选型工作越来越困难。由此，结构选型问题在高层建筑结构设计中的重要性空前凸显，正日益受到土木工程师和设计人员越来越多的重视。但由于影响结构选型的因素复杂包含很多不确定性(随机性、模糊性和未确知性)信息，用传统的数学方法很难展开，急需研究一种既可以考虑确定性因素又可以考虑不确定因素的方法，从而得到最优结构形式。本文利用

4、遗传神经网络与模糊综合评定结合来解决结构选型问题，全面的考虑影响选型因素达到最优选型目的。本文主要研究工作内容总结如下：(1)介绍高层建筑常用的几种结构形式及其特点，分析影响高层建筑结构选型的影响因素，为后面工作展开做好基础工作。(2)把遗传神经网络应用到高层建筑结构选型中来。搜集高层建筑实例建成样本集，选定影响结构选型的5个控制因素为输入神经元，4种常见高层结构形式为输出神经元，设计网络结构，建立结构优化选型网络，利用MATLAB遗传算法工具箱和神经网络工具箱编写遗传算法优化BP神经网络程序编码，对网络进行训练学习，完成选型任务。(3)利用模糊综合评定法借助MAT

5、LAB编程来完成结构选型工作。以一个工程实例建立结构选型层次结构模型，选定4种高层结构形式组成备选集，选定4个影响结构选型的模糊性因素组成因素集，确定各影响因素权值，分析各因素评价系统对其进行评定，得到总体评价矩阵得到评价结果，得出结构形式。(4)利用遗传神经网络与模糊综合评定相结合的方法完成选型任务。结合工程实例利用遗传神经网络初步选定结构形式，运用模糊综合评定评估已定结构形式，使得选择的结构形式更有效，更具说服力。关键词：结构选型；影响因素；遗传神经网络；模糊综合评定；MATLAB分类号：TU318；TPl83IV万方数据Abstract：Atpresent，w

6、iththehighstrengthlightweightmaterialsandmechanizationrealizedinconstruction，providedtechnicalconditionsforthedevelopmentofhigh-risebuildings．Now,thepursuitofhigher,bigger，longerconstructionbecomesatargetforallcountriesintheworld．But，atthesametime，withthedevelopmentofthevariousformsofh

7、igh．risebuildings，theselectionworkofstructuretypebecomesmoreandmoredi伍cult．Therefore，moreandmoredesignershaverealizedtheimportanceofstructureselectionprobleminhigh-risebuildingstructuredesign．Duetothecomplexfactors(uncertainty,randomness，fuzziness，characteristic)，usingtraditionalmath