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针对复合材料格栅结构优化设计多变量、多约束、连续和离散混合变量、高度非线性的难点，提出了用进化神经网络来实现结构设计参数（输入）与结构响应参数（输出）的全局非线性映射关系，以此来代替优化过程中的有限元计算，以提高优化效率．以遗传算法为优化求解器，神经网络届曲稳定性响应面为主要约束，对复合材料格栅加筋结构进行优化．结果表明，在相同样本数的情况下，进化神经网络可获得比BP网络更高精度的映射模型，具有很强的泛化能力．该方法可以为解决大型复合材料结构优化问题提供一条高效途径．