四面体网格修匀算法研究

对有限元分析中网格优化的算法进行了研究。基于单元形状的度量准则,构造了与不可微目标函数等价的可微目标函数,建立了四面体网格修匀的优化模型。为了尽量避免陷入局部优化,采用了BFGS与混沌搜索相结合的求解算法,提高了获得全局最优解的概率。算例结果表明,该优化算法易于实现,稳定性好,效率较高,能够用于实际的网格优化。     

基于BFGS的乘子优化法在位移反分析中的应用

基于BFGS(Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno)的乘子优化法是指运用乘子来求解一般约束问题,但在优化过程中运用BFGS方法极小化。在位移反分析中引入该方法进行力学参数的反演,反演结果表明:该方法在位移反分析的优化过程中具有较高的计算精度和计算效率。     

基于优化算法的岩体初始应力场随机识别方法

根据隧道开挖后其周围地应力变化的观测数据，建立了基于优化算法的岩体初始应力场识别方法。将地应力场参数识别反问题转化为优化问题，然后采用BFGS方法求解。最优估计的岩体初始应力场是通过比较观测到的应力变化与预计值的差异而得到的，数值算例中考虑了观测误差对参数识别结果的影响。采用所建立的反演方法，地应力场的主应力的大小和方向可以被准确识别出来。数值计算结果表明，所建立的地应力场反演方法是十分有效的，并且具有良好的抗观测噪音的能力。     

集中供热管网的水力平衡优化

为了对集中供热管网二次网进行水力平衡优化，基于质量守恒、能量守恒和图论，提出了水力数学模型，给出了数值迭代求解算法。基于粒子群优化算法，提出了阻力系数辨识优化算法，可根据用户管段流量测量值，对用户管段的实际阻力系数进行寻优。然后提出了水力平衡优化算法，基于对用户管段流量均衡加以优化的目标，找出阻力系数最优值以用于平衡阀调整。最后应用该水力平衡优化方案对洛阳某小区进行仿真模拟，仿真结果表明该方案可以实现管网水力平衡。     

基于BFGS的中俄茶叶进出口量数学预测模型

基于BFGS算法,建立了中国茶叶出口量与俄罗斯茶叶进口量之间关系的数学预测模型,将模型预测数据与真实数据进行对比,发现该算法收敛速度快、稳定性强,预测结果准确.     

基于可行弧内点算法的上限有限单元法优化求解

上限有限单元法将寻找机动相容速度场的问题转化为一个数学规划问题,克服了人为构造机动相容速度场的困难,在复杂工程问题中具有广阔的应用前景。基于非线性规划的上限有限单元法,可避免对屈服函数的线性化处理,大大地减少了优化变量数,同时可节约大量存储空间,但由此产生的非线性规划模型十分复杂。为此,在引入一种非线性上限规划模型的基础上,探讨基于可行弧内点算法对其进行优化求解的步骤。首先,采用BFGS公式对屈服函数的Hessian矩阵进行迭代,避免了计算过程中该矩阵病态的问题;其次,通过构造可行弧,克服了当迭代点到达非线性约束边界时搜索步长过短的问题;最后,采用Wolfe非精确搜索技术进行线性搜索,提高了步长搜索效率。通过MATLAB编程进行算例分析表明,基于可行弧内点算法的非线性上限有限单元法,计算效率高、计算误差小、数值稳定性好,可以适应大部分土体稳定性分析计算。     

基于MAC准则的模拟退火算法传感器优化布置研究

基于模态置信度MAC准则，通过建立优化约束条件及目标函数，构建完整的优化数学模型，引入模拟退火算法的抽样和退火过程，使系统能量逐渐降低并达到新的平衡点，如此反复获得模型最优解，基此建立传感器优化配置法。通过某拱塔斜拉桥主梁加速度传感器优化布置工程的实例分析，证明基于MAC准则的模拟退火算法在求解传感器优化布置上，具有优良的并行性和搜索全局的功能。     

分布式TMD对斜拉桥抖振减振的参数优化及分析

为有效实现对斜拉桥多阶模态参与的抖振响应减振,研究基于H2性能的梯度优化法,实现在空间多点布置且对多阶模态频率调谐的分布式TMD(tuned mass damper)参数的同步和整体优化。建立能表达为闭环静力反馈控制的风荷载作用下斜拉桥与分布式TMD的系统模型;以H2范数为性能目标函数推导其对TMD参数的梯度矩阵,采用修正的BFGS算法求解分布式TMD参数的非凸优化问题。以南京长江三桥某施工阶段的结构非密频和密频两种状态,实现分布式TMD对斜拉桥抖振响应减振的参数优化和动力仿真,并与经典的单TMD设计方法对比,结果显示对分布式TMD参数优化方法的有效性,特别是在结构密频状态时体现了更高的减振效率。     

基于粒子群优化算法的热网优化设计

基于粒子群优化算法,以热网年折算费为目标函数,在水力约束条件下求解优化的管径.结合算例,验证了粒子群优化算法的可行性和有效性,取得了良好的效果.     

基于HGA的闸泵优化调度模型求解

平原河网闸泵调控改善水环境是一个十分复杂的问题,对于闸泵优化调度模型的求解,传统的优化算法已不再适用。本文提出了一种基于MATLAB平台及混合遗传算法(HGA)的闸泵水动力调控优化模型的求解思路和方法。结果表明,该方法在闸泵优化调度模型的求解中具有很大的优势,可获得最优引水方案。     

基于ANSYS的改进遗传算法的实现

通过依靠大型通用有限元分析软件ANSYS强大而快速的计算求解能力,从而将改进遗传算法应用于实际三维结构中,并结合一钢结构算例说明将遗传算法与ANSYS软件结合解决大型三维结构的优化设计问题是完全可行的。     

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.     

基于粒子群算法的桁架结构优化

粒子群算法(PSO)是一种基于种群智能的优化算法。由于其具有快速收敛和操作简单等特点,粒子群算法在工程、经济管理等诸多领域均得到广泛应用,成为近年来智能计算领域研究的新热点。首先介绍粒子群算法,进而提出对于惯性权重进行线性变化。利用改进的粒子群算法对实际工程桁架结构进行尺寸优化以提高经济效益,并提出合理的参数设置。数据对比分析结果表明,改进的粒子群算法对于桁架结构尺寸优化设计是可行的。     

改进的粒子群-模拟退火算法在桁架结构优化设计中的应用

由于粒子数目多,维数大,用粒子群算法求解多约束问题的迭代求解过程需耗费大量时间。受达尔文的优胜劣汰自然法则启发,在粒子群算法中引入淘汰择优机制。使算法随着迭代次数增加,适应能力较差的粒子逐步被淘汰。最后留下的最优粒子需要较低的温度进行退火求解,寻得全局最优解。多峰值函数测试表明,改进后的算法能够高效率跳出局部最优寻得全局最优解。将改进的算法用于空间桁架结构优化,经算例表明,改进后的粒子群模拟退火串行算法降低了算法的求解复杂度,具有较好的稳定性和较优的收敛性,适用于空间桁架结构截面尺寸优化设计。     

Constrained mean‐variance mapping optimization for truss optimization problems

Truss optimization is a complex structural problem that involves geometric and mechanical constraints. In the present study, constrained mean‐variance mapping optimization (MVMO) algorithms have been introduced for solving truss optimization problems. Single‐solution and population‐based variants of MVMO are coupled with an adaptive exterior penalty scheme to handle geometric and mechanical constraints. These tools are explained and tuned for weight minimization of trusses with 10 to 200 members and up to 1,200 nonlinear constraints. The results are compared with those obtained from the literature and classical genetic algorithm. The results show that a MVMO algorithm has a rapid rate of convergence and its final solution can obviously outperform those of other algorithms described in the literature. The observed results suggest that a constrained MVMO is an attractive tool for engineering‐based optimization, particularly for computationally expensive problems in which the rate of convergence and global convergence are important.     

基于遗传算法悬臂式挡土墙优化设计

以挡土墙优化设计为出发点,提出一种可有效克服局部最优解的优化方法——遗传算法,就采用遗传算法进行悬臂式挡土墙优化设计的过程进行了深入探讨,并通过工程实例证明了该方法的有效性。     

基于蚁群算法的土石坝土体参数反演

介绍了新近为求解复杂组合优化问题而提出的蚁群算法。将蚁群算法运用于土石坝土体参数反演问题的求解:先对反演参数的搜索空间进行离散,将参数反演问题转化成一个组合优化问题;再针对土体参数反演问题的特点,改进蚁群算法,并将其用于土体参数的反演计算。算例表明,改进蚁群算法可有效求解土石坝土体参数反演问题。