基于改进群搜索优化算法的桁架结构拓扑优化研究

对桁架结构拓扑优化设计方法进行了研究,基于和声搜索方法和边界粘附机制,提出了用"启发式拓扑"或"拓扑变量离散化"处理变量的改进群搜索优化方法,分别对一个10杆桁架和一个15杆桁架进行了拓扑优化设计,计算结果与已有的文献结果进行了对比分析.研究表明,该算法不受传统的桁架拓扑优化中"基结构"的限制,避免了奇异最优解的问题,表现出较强的适用性,采用本文提出的方法对桁架结构进行拓扑优化是可行和有效的.     

基于拟满应力遗传算法的桁架结构形状优化设计

以拟满应力法和改进遗传算法为基础,提出了一种可以解决具有连续变量和离散变量的桁架结构形状优化问题的拟满应力遗传算法。该算法既充分利用了遗传算法全局寻优能力强的特点,也发挥了力学准则法局部寻优长处,具有很高的搜索效率。用拟满应力遗传算法解决15杆桁架结构形状优化问题的结果表明,这是一种解决具有连续、离散混合变量的桁架结构优化设计问题的很有效方法。     

有支撑钢框架离散型拓扑优化设计

为了研究离散型拓扑优化理论在实际工程中的应用,在遗传算法和渐进结构优化算法的基础上对有支撑钢框架的离散型拓扑优化设计进行了分析.通过引入拓扑变量并修改无效杆件的弹性模量,提出了一个能适用于桁架结构、刚架结构和桁架刚架混合结构的离散型拓扑优化问题统一数学列式.该统一数学列式能解决桁架拓扑优化问题中以截面面积作为设计变量而...     

基于改进型蚁群算法的结构优化设计

结构优化设计中通常含有离散设计变量,本文探讨了如何将改进型蚁群算法应用于含离散设计变量的结构优化问题。以十杆桁架结构离散设计变量优化问题为例进行仿真,仿真结果表明蚁群算法能比较有效地解决含离散设计变量的优化问题。     

基于单元编码的单层网壳结构拓扑优化方法

针对杆件规模较大的网壳结构的拓扑优化问题,提出了一种单元拓扑编码方法,不仅减少了优化变量,而且降低了机构体系出现几率,提高了优化效率.运用上述拓扑编码方法并结合改进萤火虫优化算法,对单层网壳结构进行拓扑优化分析,并与传统基于杆件编码的拓扑优化方法进行比较,验证了本方法的寻优效率和全局搜索能力.在此基础上,通过设置不同的荷载分布、优化目标和限制条件,获得了一系列形式新颖、受力高效合理、符合优化意图、满足约束条件的网壳拓扑形式,展现了本文方法的工程应用价值.     

混合遗传算法在离散变量结构优化中的应用

针对遗传算法在离散变量结构优化设计中的缺陷,将进退搜索算法同遗传算法相结合,提出了一种混合遗传算法。建立了离散变量结构优化模型,并对一11杆桁架结构进行了优化设计。算例结果表明,混合遗传算法收敛快、精度高,应用于离散变量结构优化设计是有效的。     

基于一维搜索算法的张弦桁架离散变量优化

本文采用Matlab语言编写张弦桁架结构模型程序,对张弦桁架在各荷载工况下的受力性能进行了分析;首先采用Matlab语言编写了张弦桁架结构各种约束条件程序,同时编写了基于离散变量的张弦桁架优化设计程序,采用基于离散变量的一维搜索优化算法对拟定的张弦桁架计算模型进行了优化,优化结果表明基于离散变量的一维搜索优化算法,由于目标函数和约束函数的单调性质,得到的解显然是最优解,而且优化结果可以直接应用于结构实际设计。最后,在确保编写的离散变量优化程序正确的前提下,对不同矢高的张弦桁架结构进行了离散变量优化设计,得出了最优矢高结论。     

基于改进遗传模拟退火算法的结构损伤识别研究

针对遗传算法容易"早熟"、局部寻优能力较差等缺点,提出一种基于改进遗传模拟退火算法的结构损伤识别方法。先用节点的残余力向量来进行损伤定位,然后以节点的残余力向量构造目标函数,以单元刚度折减系数为设计变量,利用改进的遗传模拟退火算法进行损伤程度的识别。最后,对一个桁架结构模型进行数值模拟,结果表明,该算法能够准确识别结构的多处损伤,验证了该方法的有效性。     

基于频响函数和改进PSO算法的结构损伤识别方法

为解决在一定噪声水平影响下的结构损伤识别问题,提出一种基于频响函数和改进的粒子群算法的结构损伤识别方法。以单元刚度折减因子为优化变量,采用实测频响函数和计算频响函数的相关系数来构造粒子群算法(PSO)的优化目标函数和适应度函数;考虑到简单PSO算法在寻优过程易"早熟"的问题,采用增大粒子后期位置改变量的改进策略,最后通过该算法对IASC-ASCE SHM Benchmark结构进行损伤识别。结果表明:改进后的算法是有效的,且较简单PSO算法结果更精确,收敛速度更快。     

桁架形状优化的自适应协方差矩阵进化策略方法

自适应协方差矩阵进化策略(CMA-ES)是在进化策略算法(ES)基础上发展起来的一种新的全局优化算法,对于处理复杂非线性多峰值优化问题具有很好的适用性.结合有限元方法,提出一种桁架形状优化的自适应协方差矩阵进化策略方法.采用空间25杆桁架和平面37杆桥形桁架两个桁架形状优化的经典算例对方法的可行性和先进性进行验证,其中,空间25杆桁架分为不考虑局部稳定约束和考虑局部稳定约束两种情况进行计算.研究结果表明,该方法是可行的,与基于遗传算法、粒子群优化算法等现代全局优化算法的桁架形状优化方法相比较,具有寻优效率高、收敛速度快、全局优化能力强的优点,在获得相同精度最优解的条件下,调用有限元分析的次数明显较少,从而有效地减少了计算耗时.     

基于离散变量的桁架结构截面优化及软件实现

以杆件横截面为设计变量,以结构重量为目标函数,采用基于离散变量的序列两级优化方法对桁架结构进行优化设计;在优化设计过程中采用了0阶修正,并且利用PCL语言在有限元软件MSC．NASTRAN和MSC．PATRAN上开发出了解决含应力约束和位移约束的桁架结构离散截面优化问题的程序。     

输电线工程中双钢管杆结构优化设计分析

以某一110 kV输电线路双钢管杆为研究对象,采用萤火虫优化算法对双钢管杆结构进行优化设计分析。采用有限元法壳单元建立双钢管结构的力学模型,并调入到MATLAB编写的萤火虫优化算法中;以双钢管杆结构用钢总重量为优化目标,以结构的刚度和强度为约束条件,对钢管杆主要构件的管径和壁厚共26个设计变量进行优化分析。获得的双钢管杆结构优化分析结果在满足设计规范的前提下减轻了结构重量,充分利用了各部件的力学性能,达到了节约成本的目的。本文的结构优化设计方法可为钢管杆结构制造提供了参考。     

基于NSGA-Ⅱ的网架结构多目标抗震优化

针对网架结构抗震设计,提出一种基于多目标进化算法NSGA-Ⅱ的抗震优化设计方法。建立以网架用钢量最小化和结构最大竖直位移最小化为目标的多目标优化模型;结合有限元动力计算模型和显式动力分析方法对网架结构进行地震响应分析;考虑到优化模型带有约束条件以及设计变量的特点,提出基于NSGA-Ⅱ的改进算法NSGA-Ⅱ+,采用该算法来求解优化模型。为了验证算法改进效果,对经典的空间桁架结构进行了优化,并与其他算法的优化结果进行比较,结果表明改进算法具有良好的收敛性和稳定性。最后以ANSYS/LS-DYNA为结构动力分析工具,混合编程实现了一个斜放四角锥网架的多目标抗震优化设计。优化实例表明,该方法能得到优质解,具有实际工程意义。     

桁架结构优化设计的改进蚁群算法

通过对已有的优化方法进行分析,针对蚁群算法容易收敛到局部最优解的缺陷,通过遗传算法和禁忌算法来提高增加蚁群算法的全局优化能力,并改进了算法的灵活性和扩展性;将改进的蚁群算法应用到桁架结构优化设计中,提出了桁架结构优化设计的改进蚁群算法,并建立了相应的优化模型;最后,对10杆平面桁架的优化进行了研究和分析,结果表明,提出的改进蚁群算法是科学可行的。     

索承网壳结构截面和预应力的优化设计研究

探讨了以预应力和截面尺寸为设计变量的索承网壳结构截面面积与索力同时优化的设计问题。建立了该结构优化设计的数学模型,采用分层优化算法进行求解。第一层以预应力为设计变量,采用基于连续变量的复形法求解;第二层以截面面积为设计变量,采用改进的离散变量两级优化方法求解。算例表明,方法具有较好的计算效率和收敛性,可供索拱结构、张弦梁结构等空间杂交索结构体系的优化设计借鉴。     

混合变量桁架结构的拟分层遗传算法优化设计

混合变量桁架结构形状优化中采用并行计算思想,在单台计算机上实现了一种类似分层遗传算法的拟分层遗传算法。该算法能够产生更加平等的竞争机会,提供更多的优良个体,提高了种群多样性,同时不用人为的控制信息交换,再加上多层分级控制,一定程度上避免了标准遗传算法容易出现的"早熟"现象,加快了收敛速度,具有很高的搜索效率。用拟分层遗传算法解决25空间杆桁架结构形状优化问题的结果表明,这是一种解决具有连续、离散混合变量的桁架结构优化设计问题的很有效方法。     

基于改进人工鱼群算法的空间桁架结构优化研究

以工程应用为目标,针对基本人工鱼群算法在优化过程中存在的很多不足,对人工鱼的搜索视野和移动步长进行了改进,提出了一种改进的自适应人工鱼群算法,并结合对一个25杆空间桁架结构进行形状优化设计,比较详细的介绍了运用该方法进行优化的思想和策略,表明了改进的鱼群算法的可行性。     

基于非连续面拓扑优化技术的块体结构体系稳定性分析方法

计算块体结构体系的极限荷载和确定其相应的临界破坏模式是实际工程中的一项重要任务。非连续面拓扑优化技术（DLO）基于严谨塑性理论的速度非连续面（能量耗散）和优化理论从大量的潜在非连续面集中确定非连续面的临界布局,从而构成临界破坏模式。DLO程序利用栅格点阵进行离散,节点间连线为潜在滑移面或速度跳跃的非连续面。相容性通过直接检验节点运动变量的线性方程来实现。最终的目标函数为速度变量的线性函数,依据所有非连续面的平动和转动总耗散能量建立。为提高计算效率,在传统基结构的基础上,提出考虑杆件激活和冗余删除的自适应节点连接算法。虽然优化解受离散节点初始位置的影响,但通过细分栅格节点,节点的确切位置将对优化解的影响相对较小。与相关文献的基准问题和算例进行比对,验证DLO方法的应用潜力。研究表明,改进的自适应节点连接算法,可应用处理常规的块体结构稳定性问题,不仅极大地提高了计算效率,而且避免数值计算的持续振荡。     

基于非连续面拓扑优化技术的块体结构体系稳定性分析方法

计算块体结构体系的极限荷载和确定其相应的临界破坏模式是实际工程中的一项重要任务。非连续面拓扑优化技术(DLO)基于严谨塑性理论的速度非连续面(能量耗散)和优化理论从大量的潜在非连续面集中确定非连续面的临界布局,从而构成临界破坏模式。DLO程序利用栅格点阵进行离散,节点间连线为潜在滑移面或速度跳跃的非连续面。相容性通过直接检验节点运动变量的线性方程来实现。最终的目标函数为速度变量的线性函数,依据所有非连续面的平动和转动总耗散能量建立。为提高计算效率,在传统基结构的基础上,提出考虑杆件激活和冗余删除的自适应节点连接算法。虽然优化解受离散节点初始位置的影响,但通过细分栅格节点,节点的确切位置将对优化解的影响相对较小。与相关文献的基准问题和算例进行比对,验证DLO方法的应用潜力。研究表明,改进的自适应节点连接算法,可应用处理常规的块体结构稳定性问题,不仅极大地提高了计算效率,而且避免数值计算的持续振荡。     

基于MATLAB的桁架结构优化设计

介绍了基于BP神经网络的全局性结构近似分析方法 ,解决了结构优化设计问题中变量的非线性映射问题。在此基础上 ,利用改进的遗传算法 ,对桁架结构在满足应力约束条件下进行结构最轻优化设计。利用Matlab的神经网络工具箱 ,编程求解了三杆桁架优化问题。