质量弹簧阻尼器的矩阵位移法Matlab代码

矩阵位移法matlab代码建造NEAT桥梁 瑞安·里迪（Ryan Reedy）和克里斯·罗斯曼（Chris Rosemann） 目录 介绍 该项目尝试使用Matlab中实现的遗传算法生成桁架桥。 我们针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（左）。 侧节点是固定的，并且向下的力施加到中间节点。 在施加载荷之前（中间）和施加载荷之后（右侧），显示了由算法生成的桥，该桥按应变幅度进行了颜色编码，其中红色应变较高。 根据未变形结构中构件的长度和弹性模量计算质量。 节点位移是通过直接刚度法计算的。 仅优化了施加负载的节点的位移。 神经网络启发的桁架 人工神经网络与诸如桁架之类的机械结构之间存在明显的相似之处。 神经网络由通过权重（链接）相互连接的神经元（节点）组成。 桁架由连接在旋转接头（节点）上的钢筋（连杆）组成。 给定这种同构性，是否可以像神经网络使用类似于NEAT的算法一样，从最小的初始结构演化出功能性桁架？ 主要特征 混合NEAT / NSGA-II优化算法 NSGA-II的质量和位移的多目标优化 使用NEAT的创新历史进行拓扑交叉 遗传表征 基因代表节点之间的连接