微分演化算法在桁架形状优化中的应用

为了获得全局最优和解决具有应力约束、几何约束以及局部稳定性约束的桁架形状优化问题中2类不同设计变量耦合给优化带来的困难,将1种新型智能优化算法——微分演化（Differential Evolution,DE）应用于桁架结构的形状优化问题中。给出了考虑节点坐标和截面面积两类不同性质的设计变量的桁架结构优化的数学模型,并对几个经典的桁架结构进行优化,将所得结果与其他优化算法结果进行了比较。数值结果表明了DE算法具有良好的收敛性和稳定性,可以有效地进行桁架结构的形状优化设计。     

应力约束下汽车车架结构的拓扑优化设计

为了得到汽车车架的概念化设计,本文基于独立、连续、映射方法,给出了汽车车架结构的计算机辅助优化设计的有效方法．采用应力全局化策略,将局部的应力约束转化为全局的应变能约束问题,建立了以结构质量为目标,应力约束下的汽车车架结构的拓扑优化模型,研究了多工况应力约束下连续体结构拓扑优化问题．另外,利用对偶理论,将建立的优化模型转化为对偶模型,用序列二次规划法进行了求解．对车架结构的数值分析表明了该方法的可行性与有效性．     

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。     

二维连续体薄板结构的拓扑优化分析

为了研究应力和位移共同作用下多工况连续体结构拓扑优化问题,基于ICM(独立、连续、映射)方法,建立了以结构质量为目标,同时包含2类约束问题的量纲一化的拓扑优化模型.采用应力全局化策略,将局部的应力约束转化为全局的应变能约束问题,减少了约束数目,避免了复杂的敏度分析;利用单位虚载荷法,将位移约束表示为设计变量的显式关系.另外,利用对偶理论,将建立的优化模型转化为对偶模型,用序列二次规划法进行了求解,减少了设计变量的数目,提高了求解效率.二维薄板结构的数值算例表明,该方法具有可行性与有效性.     

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。     

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。     

基于界门函数的混沌算法在水库群联合调度中的应用

基于界壳理论的基本思想,提出了一种改进的混沌算法,利用混沌变量的特定内在随机性和遍历性跳出局部最优点,遍历寻找水库群联合调度问题的最优解.实例计算表明,相对于逐步优化算法(POA),该算法计算速度快、收敛性好,提高了计算效率,满足约束的效果较好,不失为求解水库群优化调度问题的有效方法.     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

桁架结构形状优化的粒子群优化算法

为解决有应力约束、几何约束以及局部稳定性约束的桁架结构的形状优化设计,将粒子群优化(PSO)算法应用于桁架结构的形状优化设计.首先详细介绍了原始PSO算法的基本原理,然后引入压缩因子改进了原始的PSO算法,并提出了合理的参数设置值.优化计算过程中,综合考虑了节点坐标和截面面积等两类不同性质的设计变量.最后对几个经典问题进行了求解,并与传统的优化算法进行了比较.数值结果表明,改进的PSO算法具有良好的收敛性和稳定性,可以有效地进行桁架结构的形状优化设计.     

针对角钢桁架的满利用率齿行法截面优化

在综合考虑应力与长细比约束的基础上,突破以往桁架优化单一应力约束与设计变量连续化的限制,提出满利用率设计思想,并引入C++语言中类的概念对截面为离散变量的角钢杆件信息进行分类优化,在优化的过程中采用了齿行的前进路线,使结果尽可能逼近真实最优解.通过一个三杆超静定桁架的截面优化实例,可以看出使用本方法在很大程度上提高了优化效率,改善了优化结果,充分体现了其相比于传统的满应力设计方法的优势.具体说明了该方法的程序实现步骤,为从事结构优化程序编制工作的人员提供参考.最后对具有除应力约束以外的局部约束条件的角钢桁架截面优化问题提出了一个可行的方向.     

桁架优化的改进粒子群算法

为了解决带有应力约束和位移约束的桁架的尺寸优化问题,将一种新型智能优化算法--基于“综合学习策略”的粒子群算法（comprehensive learning parcle swarmoptimization,CLP-SO）应用于桁架结构的优化问题中．首先介绍了CLPSO算法的基本原理,给出了基于CLPSO算法的桁架结构优化设计的数学模型,并对经典桁架结构进行优化,将所得结果与其他优化算法结果进行了比较．分析结果表明了该方法进行结构优化设计的有效性．     

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。     

基于粒子群优化算法的装配序列规划研究

针对装备制造业中存在的装配序列规划问题,建立最小化装配次数和方向改变次数之和为目标的优化模型。针对优化模型提出具有随机性特点的初始种群启发式编码,设计粒子群算法。为避免粒子陷入局部最优,采用不同程度的局部搜索操作方式,达到增强粒子群算法局部搜索的能力。实例验证表明,该算法在解决装配序列规划问题上具有优势,求解效果较好。     

建筑结构优化设计的改进进退遗传算法

针对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、局部搜索能力差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进退搜索算法与遗传算法结合在一起解决问题;并提出一种新的遗传算子———转基因算子,用于对遗传算法的改进.结果表明,这种改进退遗传算法即发挥了进退搜索算法省时、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;采用的改进措施效果明显,其收敛特性得到很好的改善.该算法是高效的理想工程结构优化设计方法.     

粒子群优化算法在求解平面选址问题中的应用研究

平面选址问题实质上是带约束的非线性连续函数优化问题。给出了用粒子群优化算法求解平面选址问题的过程描述,分析了算法的时间复杂度。该算法具有易克服局部最优和容易处理约束等优点,不需要进行特殊的编码和译码设计,算法实现简单。应用算例表明该算法是有效的,可以应用于类似优化问题的求解。     

抗震结构的优化设计

本文以近十年来我院抗震结构优化设计的研究成果为例简要地介绍了抗震优化的理论和方法。首先指出了抗震结构优化设计的数学模型是有时间参数约束的非线性规划问题,它可以简化为不含参数约束的问题来求解.然后,以剪切型框架抗震优化为例给出满约束设计的概念和方法;以平板网架抗震优化为例介绍了用最大总应变能为优化目标的一种抗震优化方法;以桁架与钢筋混凝土烟囱抗震优化设计为例阐述了抗震优化设计非线性规划解法的特点.最后用剪切型框架抗震优化设计为例介绍了如何建立和应用抗震经验优化规律。