基于机电阻抗法的桁架结构加载状况监测

采用机电阻抗法监测三跨桁架结构加载状况,并利用BP神经网络方法进行结构载荷的定位和定量研究.首先,研究激励频率对压电陶瓷片感知结构变化的灵敏度的影响,并选取最佳敏感频段为190~200 k Hz.然后,测得2个监测节点独立性良好,有助于实现载荷定位监测.最后,将采集到的桁架结构加载时的部分阻抗虚部数据进行合理的数据压缩后作为输入样本.压缩前后的数据对比显示这种压缩方法具有可靠性.建立并训练神经网络,剩余部分数据经过相同处理后作为测试样本对训练好的BP网络进行测试.实验结果表明:基于机电阻抗法,利用神经网络可有效实现桁架结构中载荷的精确定位与定量.     

形态优化张弦桁架撑杆与稳定设计

撑杆是张弦桁架中不可缺少的组成部分,在整体结构刚度形成中起着非常重要的作用,撑杆的失稳将导致结构整体刚度急剧降低及拉索松弛.在张弦桁架形态优化设计基础上,详细分析了撑杆数目变化对张弦桁架形态结果的影响,作为张弦桁架形态优化设计的一部分,提出了几种布置撑杆的方法,并建立了相应计算模型进行分析;同时对撑杆与结构的稳定性进行了研究,结果可为张弦桁架设计时提供参考.     

基于遗传算法的桁架结构布局优化设计

利用遗传算法在Matlab语言环境中对桁架结构进行布局优化设计方法的研究,分别选择杆件截面面积、节点坐标、杆件存在状态为设计变量,同时进行截面尺寸、形状、拓扑三个方面的优化.讨论了实现过程中一些问题的处理,利用结构可能的拓扑形式编号为设计变量进行拓扑优化等,提出利用一个变量控制参数boundsops解决了多类型参数联合编码和离散变量的问题,提出一种结构优化设计实用方法.算例表明,提出的基于遗传算法的桁架结构布局优化设计方法进行桁架结构的布局优化设计比较容易实现,简单、有效,可以产生很好的效益.     

基于基因网络的产品形态设计研究

从产品基因网络的角度出发来研究产品形态的设计方法.借用基因调控网络的部分概念,以产品形态基因作为网络节点,各基因间的相关性作为节点的边,构建产品形态的复杂网络模型.在所得到的产品形态基因网络基础上,识别出产品形态基因网络中的不同节点类型,获得出节点集团,最终转化为设计策略.设计师可以根据自身需要有选择性的结合获得的节点类型和节点集团等信息对产品形态进行有针对性的设计,并对设计结果进行了对照实验验证.验证结果证明基于产品基因网络的研究方法能够辅助设计师进行产品设计.     

改进遗传算法在桁架拓扑优化中的应用

基于桁架拓扑优化,对遗传算法提出了一些改进措施,形成了一种高效综合的遗传算法。在桁架的截面尺寸和拓扑结构混合设计中,对尺寸变量和拓扑变量分别进行二进制编码、交叉和变异,得到桁架拓扑结构和杆件截面尺寸的初解,适当降低尺寸变量编码精度,以加快算法的收敛速度。然后对截面尺寸重新编码,以较高的尺寸精度进行搜索,为了防止陷入局部最优解,取部分初解加入新的父代。算例表明,该算法对离散变量的桁架拓扑优化是快速有效的。     

张弦桁架的桁架优化设计

在张弦桁架形态优化分析的基础上，提出了张弦桁架合理拱轴线的设计方法，并建立了相应的张弦桁架优化设计模型，同时对该模型进行了荷载及截面等因素变化条件下的形态分析．结果表明采用该方法设计的张弦桁架，杆件内力分布均匀，能大量减少杆件截面种类及充分利用材料，使杵架部分的用钢量减少，达到减轻结构自重的目的，可为工程设计提供参考．     

桁架结构尺寸和形状、拓扑的渐进优化方法

提出了一种求解桁架结构尺寸，形状和拓扑组合优化的渐进优化方法。将优化问题分解为拓扑优化和尺寸、形状优化两个子问题分层求解。通过连续化的拓扑变量和近似方法构造了拓扑变量灵敏度系数计算式，由拓扑变量灵敏度系数识别和删除杆件单元。结构尺寸、形状优化采用准则法和渐进移点法的组合方法。分层优化时，在桁架中加上所有可能的杆件，先进行尺寸、形状优化，再进行拓扑优化，随后二者交替进行迭代，迭代过程的结构重量最小值即为最优解。算例表明了文中方法的有效性，以及组合优化最优解不一定是杆件数目较少的解。     

基于ANN-NURBS的散乱数据点自由曲面重构

探讨了曲面三维密集散乱点数据的几何建模方法。按照先压缩后拟合的两步方法重构策略，实施基于ANN-NURBS的散乱点自由曲面重构。提出了基于人工神经网络(ANN)的散乱数据点的拓扑矩形网格重建方法并建立了神经网络模型。该模型利用神经元对曲面散乱点的学习和训练来模拟曲面上的点与点之间的内在关系，结点连接权矢量集作为对散乱点集的工程近似化并重构曲面样本点的内在拓扑关系。算例表明，该方法可实现三维密集散乱点数据自组织压缩，生成期望疏密程度和精度的矩形拓扑网格，并可有效保持原数据点集的拓扑特征，从而实现了基于NURBS的大规模散乱数据点的精确曲面重构。     

神经网络方法对心电信号主元压缩算法的改进

根据主元分析和神经网络的原理，描述了用主元分析的方法对输入信号的特征进行提取，并利用神经网络算法，实现ECG信号压缩的可行性。从压缩后信号重构的保真性和压缩计算复杂性两个角度出发，给出了压缩＼重建的实验结果并分析讨论。文中的压缩算法将原始动态心电数据映射为主元分析特征参数存储，比常规的直接压缩或压缩算法有更高的压缩比。选取5个主元表示一个心动周期的特征，其压缩比可达到30：1，均方根误差比PRD为4．75％。该ECG压缩算法克服了直接用主元分析法压缩数据时，要计算维数巨大相关矩阵的困难。实验证明，该方法在保留ECG信号临床信息的同时，具有较好的压缩效果。     

晶体形态数据结构的研究

根据极平投影绘晶体形态的特点，建立了一种数据结构－－单链三表结构，此结构由面表、线表、点表组成，能充分反映晶体形态的拓扑信息和几何信息，并在此基础上设计了一种适合于变换和消隐处理的数据结构。     

基于力学贝叶斯网络的钢桁架安全评估

为了评估桁架结构的安全性能,采用力学贝叶斯网络表示桁架各单元间的逻辑关系. 提出根据力学分析建立网络拓扑,网络节点变量包括连续型的桁架结构各单元最大应力、离散型的下平纵梁状态及体系状态;通过条件概率描述节点间的逻辑关系强度,基于数值分析和抽样实现参数学习,建立力学贝叶斯网络;以一榀钢桁架模型的4个单元最大应力作为已知证据输入建立的贝叶斯网络,推理其余单元的最大应力以及体系状态概率. 研究结果表明：在监测单元最大应力已知的情况下,利用力学贝叶斯网络可以估计其余各单元的最大应力值,评估的所有单元应力与观测值间的决定系数 ${R^2}$=0.9992,表现出较强一致性. 与此同时,更靠近已知单元的估计结果更为精确,可以为监测点的选取提供参考. 此外,推理的桁架体系状态概率与观测数据一致,可以为桁架结构体系安全评定提供参考.     

构架式空间可展开天线结构优化参数预测模型

为了得到构架式空间可展开天线结构优化中目标函数与设计变量的解析表达式,基于BP神经网络建立一种天线结构优化参数的预测模型．根据天线背架的结构及神经网络的训练原理,构建对优化参数进行预测的网络模型;应用有限元软件ANSYS对优化参数进行数值计算,通过正交试验设计,得到BP神经网络的训练样本;调整传递函数、隐层节点数及训练...     

桁架结构拓扑优化的半定规划建模与求解

为克服桁架结构拓扑优化传统模型中优化问题非凸、多重特征值不存在常规梯度等困难,将考虑多种约束的桁架结构拓扑优化问题建模为统一的半定规划(semidefinite programming,SDP)模型.首先给出体积、柔度、基频和全局稳定约束的等价半定形式;然后基于桁架结构刚度和质量矩阵的线性表达式,将考虑体积、柔度和基频的优化问题表述为线性半定规划对偶规划问题的标准形式;最后分别以全局稳定约束和应力约束为例,对非线性半定约束和非线性常规约束进行了近似处理,建立了一般非线性模型的近似半定模型并给出了序列求解算法.线性半定规划模型将传统的非线性非凸模型转化为凸模型,具有良好的数值特性;对非线性约束的处理方法使统一模型既能利用半定约束的良好特性,又能够考虑多种常规约束,有助于提高优化结果的工程实用性.优化算例表明,半定规划模型和算法具有多种约束下桁架优化问题的求解能力,且能够处理包含多重特征值的基频约束和全局稳定约束,证明了所提模型和算法求解桁架结构拓扑优化问题的有效性.     

具有频率约束的结构拓扑优化新方法

提出一种基于拓扑组概念的实际方法，去寻求桁架的优化布局，桁架除了基频约束外，还外有应力，位移，欧拉失稳约束，考虑多种载荷情况，并假设每个原有节点的质量不变，优化的费用函数不仅包含构件费用，还包含节点费用。从原始结构着手，通过使用二进制组合算法来产生一系列具有不同节点分布的子结构，即拓扑组，优化之前需检查拓扑组的意义，如果一个拓扑组是无意义的，则被舍去，反之进入求解一个横截面积优化问题，为了避免结果奇异，在优化过程中，给被删去的构件一个微小的截面积，使一个给定的拓扑组的结构维数保持不变，使用一维抛物线插值法解决非线性约束问题，构成算法的一部分。桁架算例验证了解提出的方法的有效性。     

基于连续体拓扑优化的大型基座轻量化设计

拓扑优化设计能在给定约束和边界条件下,获得最优的材料布局。研究了连续体结构拓扑优化在大型基座轻量化设计中的应用。介绍了连续体拓扑优化原理,建立了拓扑优化的数学模型;对某大型经纬仪的基座进行连续体拓扑优化设计,获得基座的最优材料分布结果;以拓扑优化结果呈现的材料分布特征为依据,用空心方钢管构建桁架结构基座,完成轻量化基座的设计;对设计结果进行有限元分析,结果表明,轻量化基座与传统铸造结构基座相比,在保证静力载荷变形不变的情况下,可减重357.4kg,轻量化率为27.8%。     

自升式平台桁架式桩腿结构选型方法

为优化自升式平台桁架式桩腿结构构型,采用参数化建模技术和SESAM的Geni E软件,对不同构型桩腿的结构强度和总体性能进行评估.选取拖航工况和自存工况进行分析,结合母型资料,拖航工况时选取不同的桩腿节距构型进行强度评估;自存工况时选取不同的弦管间距和桩腿节距构型对平台抗倾覆能力、最大支反力、锁紧力以及桩腿组件UC值进行计算.以满足强度和经济性最优为原则,结合各构型桩腿结构质量,给出最优的桩腿结构构型方案.该方法快速完成了某型自升式平台的桩腿构型选取,结果表明该方法是自升式平台设计初期桩腿结构选型和优化的有效方法.