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本发明公开了一种基于深度学习的单层网壳构件替换最优顺序确定方法。该方法首先通过搭建深度前馈神经网络模型，生成单层网壳预替换构件的特征参数与对应的构件重要性系数之间的非线性关系；再基于重要构件后替换的原则，对深度前馈神经网络输出的构件重要性系...
该专利属于河海大学所有，仅供学习研究参考，未经过河海大学授权不得商用。

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