应用混合遗传算法的建筑结构优化设计

提出一种离散变量结构优化设计的单向搜索算法并与标准遗传算法结合成混合遗传算法,即发挥了单向搜索算法省时、高效、局部搜索能力强的特点,又发挥了遗传算法全局性好的特点。算例结果表明,该方法能直接计算具有应力约束和截面尺寸约束的离散变量结构优化设计问题,也能处理同时具有稳定约束和位移约束的多工况、多约束、多变量的离散变量结构优化设计问题。这种混合遗传算法优于标准遗传算法和单向搜索算法,是兼二者之长,弃二者之短的高效的理想优化设计方法。     

离散变量结构优化的斐波那契遗传算法

提出了一种求解离散变量结构优化设计问题的斐波那契直接搜索方法;通过在遗传算法中定义斐波那契算子,与基本遗传算子共同构成了一种离散变量结构优化设计的混合遗传算法斐波那契遗传算法。通过自适应的退火因子和罚函数来处理约束条件,使算法逐渐收敛于全局可行最优解。计算结果表明,这种混合遗传算法对于离散变量结构优化问题的求解具有较快的收敛速度,且能以很大的概率求得全局最优解。     

离散变量刚架结构拓扑优化设计的一种新方法

以刚架结构为研究对象，提出一种遗传算法和拟满应力算法相结合的杂交算法，来解决离散变量结构拓扑优化设计问题。利用遗传算法进行刚架结构拓扑优化，用拟满应力算法进行截面优化，可充分发挥两种算法各自的优势，从而加快搜索进程。拓扑优化过程中，在对刚架结构受力分析的基础上，设计了一些启发式技术，使得遗传算法的初始种群中含有足够数量的可行个体，同时对遗传操作过程做了一些改进，从而有效地提高了遗传算法求解的效率和质量。     

离散变量结构形状优化设计的拟满应力遗传算法

为了弥补遗传算法局部寻优能力差的缺点,将拟满应力算法嵌入到遗传算法中构成一种结合二者优点的混合遗传算法,并将该算法应用于离散变量结构形状优化设计问题.将形状设计变量和截面设计变量统一考虑,编码表示在同一染色体中.既解决了两类变量间耦合上的困难,同时也避免了将两类变量分开考虑只能求得局部最优解的问题.算例的结果表明,该方法用于离散变量结构形状优化是有效的.     

一种求解离散变量结构优化的混合算法

将离散变量结构优化设计的相对差商算法和进退法相结合，提出了一种求解离散变量结构优化设计的混合算法一以相对差商法为算法主体。同时借鉴进退法的思想，逐步前进或后退截面序号，编制程序，并通过算例与拟满应力算法比较，验证混合算法的优越性。     

离散变量结构优化的准则优化法

以满应力设计思想为基础,提出了离散变量结构优化的拟满应力设计方法。算例结果表明,该方法能直接计算具有应力约束和截面尺寸约束的离散变量结构优化问题,也能处理同时具有稳定约束和位移的多工况、多约束、多变量的离散变量结构优化设计问题。     

离散变量结构优化的2级算法

针对满应力设计方法不能直接用于离散变量结构优化问题,把近似满应力设计方法和相对差商法结合起来,给出了适用于离散变量结构优化的2级算法,提高了相对差商法的收敛速度,该算法不仅能直接解决具有应力约束和截面尺寸约束的离散变量结构优化设计问题,而且也能同时处理具有位移约束等全局性约束的多工况、多约束、多变量的离散变量结构优化设计问题,根据该算法编制了相应的计算程序,算例结果表明,该方法对于离散变量结构优化设计非常有效。     

离散变量结构优化的组合形遗传算法

针对遗传算法在迭代过程中经常出现早熟收敛、振荡、随机性太大和收敛速度缓慢等缺点,使用格雷码编码,对遗传算法运用海明距离控制种群的个体差异;并把组合形算法作为组合形算子嵌入到遗传算法中,从而建立了一种离散变量结构优化设计的混合遗传算法。算例结果表明这种混合遗传算法优于基本遗传算法和斐波那契遗传算法,既发挥了局部搜索能力强的特点,又发挥了遗传算法全局性好的特点,是可行且有效的离散变量结构优化设计方法。     

工程结构优化设计的混合遗传算法

根据工程实际，充分考虑规范规定的约束条件和各项技术标准要求，建立了工程结构优化设计模型。为了改善遗传算法在迭代过程中经常出现未成熟收敛、振荡、随机性太大和迭代过程缓慢等缺点，提出一种离散变量结构优化设计的三等分割算法，并与标准遗传算法结合成混合遗传算法。对25杆框架结构优化设计，结果表明，这种混合遗传算法的收敛特性得到很好的改善，即发挥了三等分割算法省时、局部搜索能力强的特点，又发挥了遗传算法全局性好的特点，是有效的工程结构优化设计方法。     

工程结构优化设计的改进混合遗传算法

根据工程实际以及规范规定的约束条件和各项技术标准要求,建立了离散变量结构优化模型。针对遗传算法在迭代过程中经常出现的未成熟收敛、振荡、随机性太大和迭代过程缓慢等问题,采用一种新的遗传算子即单亲遗传算子对遗传算法进行了改进,并提出了离散变量结构优化设计的三等分割算法与遗传算法相结合的混合遗传算法。优化设计结果表明:改进混合遗传算法的收敛特性得到了很好的改善,既具有三等分割算法省时、高效、局部搜索能力强的特点,又具有遗传算法全局性好的特点,是高效、理想的工程结构优化设计方法。     

建筑结构优化的进退搜索算法

根据工程实际，充分考虑规范规定的约束条件和各项技术标准要求，建立了建筑结构优化模型。并提出了离散变量结构优化设计的进退搜索算法。算例结果表明，该方法能直接计算具有应力约束和截面尺寸约束的离散变量结构优化问题，也能处理同时具有稳定约束和位移约束的多工况、多约束、多变量的离散变量结构优化设计问题，是一种理想建筑结构优化设计方法。     

基于自适应有限元和B样条曲线的结构优化算法

基于渐进结构优化算法(ESO)是结合单元误差估计和自适应有限元的结构形状优化算法.采用B样条曲线描述设计域的边界形状,B样条曲线由作为设计变量的主节点来控制,设计边界的最优形状通过根据节点的应力水平逐步移动和更新主节点的位置来实现.采用应力恢复和自适应FEM的方法解决FEM边界节点应力计算精度低的问题,提出一种边界主节点更新算法,将本算法的精度和效率与解析解进行了对比和讨论.     

一种改进遗传算法在建筑结构优化设计中的应用

针对遗传算法在迭代过程中经常出现的未成熟收敛、振荡、随机性太大等缺点，引入一种新的遗传算子——单亲遗传算子，用于对标准遗传算法的改进。包含单亲遗传算子的改进遗传算法能直接计算具有应力约束和截面尺寸约束的离散变量结构优化问题，也能处理同时具有稳定约束和位移约束的多工况、多约束、多变量的离散变量结构优化设计问题，进而对框架结构的多种工况进行优化设计的结果进行了对比验证，结果表明：改进遗传算法比标准遗传算法有好得多的收敛特性，迭代次数明显减少，优化设计结果也远好于标准遗传算法。     

基于最大熵的离散变量框架结构两相优化设计

根据两相优化设计的思路和离散变量的特点,应用最大熵准则,通过引入附加约束条件,交替进行乘子相和结构相优化,将离散变量框架优化设计问题等价地化为连续变量框架优化设计问题求解.在考虑应力约束、位移约束和尺寸约束等多个约束及多个工况的条件下,成功地对离散变量框架进行了优化设计. 算例结果表明:这种方法的迭代公式简单 ,收敛速度快;此法可以有效地应用于工程实际,尤其是多约束、多工况的大型工程结构优化问题.     

基于PSO的结构可靠度及随机变量敏感性分析

从Hasofer-Lind可靠指标的几何意义入手,建立可靠指标的优化模型,提出采用计算效率高、并能获得全局最优解的粒子群优化算法(PSO)对可靠指标优化模型进行求解,并根据优化收敛过程中随机变量候选解的统计特性,提出了可靠度计算中随机变量敏感性分析的新方法.结果表明,采用PSO求解可靠指标优化模型,方法简单,无需求解偏导数且无需给出初始迭代点,提高了计算效率,对多变量极限状态方程复杂的情况求解可靠指标尤为适用,在优化过程中同时得到随机变量敏感性分析结果.     

杂交遗传算法在结构振动控制优化中的应用

为了减少结构振动控制所需能量,必须对所设计结构参数进行优化设计,传统的优化方法是很难获得结果的.为此,本文首先介绍了控制系统能量的计算公式,然后在杂交遗传算法和实代码遗传算法的基础上,开发了一种能够处理实变量的改进的杂交遗传算法,对于含不等式约束的优化问题,采用了Pareto处理方式.本文方法可以处理含约束的优化目标问题,通过一个一般优化问题和本文研究的具体问题的实例分析可知本文所提出的方法是有效的.     

离散变量结构优化的斐波那契算法

根据工程实际，充分考虑规范规定的约束条件和各项技术标准要求，建立了建筑结构优化模型。利用斐波那契数列的规律，提出了离散变量结构优化设计的斐波那契算法。算例结果表明，该方法能直接计算具有应力约束和截面尺寸约束的离散变量结构优化问题，也能处理同时具有稳定约束和位移约束的多工况、多约束、多变量的离散变量结构优化设计问题。是一种理想建筑结构优化设计方法。     

离散变量结构优化方法研究现状及趋势

为了对离散变量结构进行优化设计,相关学者对离散变量结构优化设计的理论和方法进行了大量研究,并做出了许多有益的成果。在总结前人研究的基础上对离散变量结构优化设计的研究现状及其发展历程进行了阐述,为使人们对离散变量结构优化的认识更全面深入,按照时间的先后顺序,对离散变量结构优化设计方法进行分类,并对现今比较实用的几种离散变量结构优化方法进行了系统分析,在说明其优点的同时,还总结了一些较为流行的改进方法,进而指出蚁群算法是一有前途的优化方法。根据离散变量结构优化设计问题的特点,对离散变量结构优化设计理论及方法的发展未来做出尝试性的探讨。     

离散变量结构优化的单向搜索算法

根据离散变量结构优化设计的特点，提出了离散变量结构优化设计的单向搜索算法。算例结果表明，该方法能直接计算具有应力约束和截面尺寸约束的离散变量结构优化问题，也能处理同时具有稳定约束和位移约束的多工况、多约束、多变量的离散变量结构优化设计问题。设计的结构强度和刚度等都有了保证，重量轻，成本低。