一种基于深度学习和多目标优化的LNG储罐地震分析方法

本发明涉及LNG储罐抗震分析与人工智能融合技术领域，尤其涉及一种基于深度学习和多目标优化的LNG储罐地震分析方法，包括构建LNG储罐有限元仿真模型，并设置结构参数以及地震动输入参数；进行有限元地震模拟，获得地震响应数据集；构建深度神经网络模型，设定多目标优化问题和约束条件，使用非支配排序遗传算法求解多目标优化问题，输入深度神经网络模型进行响应预测，根据预测结果和误差阈值迭代求解多目标优化问题，根据优化结果进行LNG储罐抗震设计。本发明在有限元基础上，构建深度神经网络以提升地震响应预测效率，结合多目标进化优化算法实现结构参数的最优配置，从而解决传统方法在效率、精度与实用性方面的矛盾。