本研究是以桁架結構作為研究目標，將類神經網路與交叉驗證法結合並應用於桁 架結構之最佳化設計。綜合前幾章節之論述以及第四章數值案例之結果，可看出本研 究方法只需經過少次的搜尋就趨近於收斂，確實能讓桁架結構最佳化設計的電腦成本 大幅減少。
本研究是具有通用性的，任何結構分析軟體皆可與本方法論進行結合，都可達到 結構最佳化設計。以下為本研究依據研究結果作ㄧ結論，並提出建議以供後續研究參 考。
5-1 結論
1. 以隨機法產生桁架設計，以 FEM 程式分析應力、位移，接著以類神經網路建構 桁架的應力、位移預測模型是確實可行的。所建構的桁架的應力、位移預測模型 相當精確。
2. 以類神經網路建構桁架的應力、位移預測模型代替 FEM 程式分析應力、位移，
再配合最佳化方法進行最佳化設計是確實可行的。本研究方法可以找到近似最佳 的桁架斷面尺寸，除了案例二因輸入變數及輸出變數較多而產生較大之誤差，其 餘兩個案例與過去學者所研究出的成果相比，相對誤差都在 3%左右。
3. 由於本研究方法所強調的是時間上的效率，結果顯示，少回合的迭代「隨機設計 -案例分析-預測建模-最佳設計-驗證分析」，可以找到近似最佳的桁架斷面尺寸，
相當有效率。
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5-2 建議
1. 在本研究中，為了測試此法之可行性，僅進行少次的最佳化搜尋，結果顯示此法 是可進行最佳化設計的，後續如要更精準的進行設計，可進行更多次的搜尋以達 到更良好的最佳化斷面尺寸。
2. 由於在實務上，桁架尺寸並無如此精細，後續如有進行相關之設計，可蒐集市面 上常用之桁架尺寸進行建模，使設計出的桁架結構更容易與實務上接軌。
3. 在本文僅進行桁架斷面最佳化設計，並成功的設計出最佳化斷面，未來希望可以 更進一步的探討，應用於其它結構系統上，使此法能更廣泛的被使用在各種複雜 的工程問題上。
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