粘弹性阻尼结构的优化设计

根据粘弹性阻尼结构的性能及减震原理,分别利用时程分析法、随机振动理论和现代控制理论对粘弹性阻尼结构进行优化设计,并给出一实例分析,得出有关结论。     

基于耗能减震结构耗能装置的优化设置的研究

在建筑物中设置耗能减震装置,已在抗震领域研究多年,而阻尼安装位置的优化确是摩擦阻尼器应用中面临的主要问题之一.相同数量的阻尼器,不同的布置位置,将会对主体结构的消能减震作用产生较大影响.对此,本文以某八层框架为例,通过ANSYS有限元软件对结构进行八度多遇及罕遇地震作用分析,得出了结构在无阻尼、循环优化法及遗传算法再优...     

基于遗传算法的结构动力响应支撑位置优化

采用整数编码、种群隔离机制、算术杂交、非均匀随机变异等新理论设计了新的广义遗传算法,并探索性地提出了异种机制以防止算法发生早熟收敛。将该算法应用于结构动力响应的支撑位置优化问题。数值算例表明。带有异种机制的新广义遗传算法能够解决具有抗弯刚度的结构动力响应支撑位置优化问题,对于求解复杂的结构动力响应支撑位置优化具有较强的的适用性。     

基于 RDRNN 的变阻尼半主动结构控制遗传算法

提出了基于ＲＤＲＮＮ的变阻尼半主动结构控制遗传算法应用多输入多输出动态递归神经网络模型ＲＤＲＮＮ预测结构的响应并利用遗传控制算法进行变阻尼控制力寻优，实现了结构振动的变阻尼半主动最优控制。ＲＤＲＮＮ模型针对结构控制中结构状态变量、控制变量和外界荷载对结构的响应有不同的影响，采用分支输入递归处理，不但结构响应预测，精度好，而且神经网络的训练效率也高；基于ＲＤＲＮＮ给出的预测结果，遗传控制算法直接在控     

阻尼连接相邻结构减震优化分析

利用阻尼器连接相邻结构可减小结构地震反应,阻尼器参数的确定是减震设计的关键.将相邻结构简化为粘滞阻尼器连接的两单自由度体系,根据随机地震反应理论,以相邻结构的频率比、质量比为参数,推导了结构位移反应均方值与连接阻尼参数的关系式,分析了相邻结构的地震反应与频率比、质量比以及连接阻尼比的影响规律,得到了连接阻尼器的优化设计参数范围.最后在El Centro波、Taft波和某人工波激励下,对比分析了某相邻10层建筑结构在有阻尼连接和无阻尼连接时的地震反应,表明根据优化参数采用粘滞阻尼器连接相邻结构具有较好的减震效果,但相邻两结构不能同时达到最优减震效果,设计时应根据主结构、次结构或整体结构体系地震反应最小为目标来进行连接阻尼器的设计.     

摄动对非比例阻尼结构的影响

将摄动方法应用于非比例阻尼系统,使一个非比例阻尼问题转化为一系列比例阻尼问题的迭加形式,给出了在简谐荷载情况下的动态响应计算公式。并以算例证明了所提出方法的正确性与有效性。     

应用遗传算法的多机系统阻尼控制器协调优化

应用李雅普诺夫方程和遗传算法相结合的方法对电力系统中多机系统阻尼控制器参数进行了协调优化。目标函数定义为线性二次型性能指标,选取合适的权重矩阵和ISE判据准则,使得发电机转子角的偏差变化量最小。系统的线性化模型和状态矩阵通过SSAT获得。新英格兰10机系统的仿真结果表明该方法是有一种有效的参数优化方法,优化出的参数对不同的运行方式具有良好的鲁棒性,极大地提高了系统阻尼,增强了系统稳定性。     

基于遗传算法的超磁致伸缩执行器优化

提出了超磁致伸缩执行器(GMA)优化设计模型,并应用多目标遗传算法对超磁致伸缩执行器进行优化设计.模型优化目标包括：减少执行器导磁回路磁阻使Terfenol D棒上磁场强度高;空心线圈产生的磁场强度高;Terfenol D棒上磁场均匀;线圈的效率系数大和线圈与Terfenol D棒间气隙小.优化变量包括：Terfenol D棒的尺寸、执行器导磁回路结构尺寸、导磁回路材料的磁导率和线圈结构.根据设计要求选取变量范围,利用非支配排序遗传算法(NSGA)在整个参数空间内搜索,得到执行器的主要参数,应用有限元软件ANSYS分析验证了该结构设计的合理性,并试制了执行器.     

一种新型阻尼减震机构的设计

本文设计一种新型的拉索式阻尼减震机构,对新型机构的位移放大系数进行计算和分析,并对一个安装有新型机构的三层框架结构的地震响应进行仿真分析。分析结果表明,所设计的新型减震机构具有位移放大系数大、构造简单、连接构件用钢量少等优点,优于目前常见的对角斜撑型和水平支撑型的阻尼器布置方式。     

基于遗传算法工具箱的膜片弹簧优化及仿真

针对离合器中的膜片弹簧工作特性,采用遗传算法工具箱,根据汽车离合器中摩擦片和膜片弹簧两部件之间的相互作用,对膜片弹簧进行优化.通过实例验证表明,优化后的膜片弹簧在磨损范围内前后压紧力变化减小,即提高了压紧力的稳定性,本文优化的结果可为汽车离合器的设计提供理论参考.     

偏心结构非线性黏滞阻尼器位置优化的遗传算法求解

目的研究遗传算法在偏心结构中非线性黏滞阻尼器位置优化的应用问题,通过与穷举法结果比较,验证了该优化方法的可行性.方法分别采用了二进制的对称分组和自由分组两种编码方式,基于改进的遗传算法（MGA）和有限元分析软件SAP2000API开发了一种面向偏心结构中阻尼器快速优化布置的平台.推导了基于拟合标准反应谱生成的人工地震动记录的方法,提出了两种为抑制偏心结构扭转效应而设计的评价函数,然后引入两个性能评价指标,进行了大量逐步积分数值分析.与穷举法比较验证了该优化平台对于偏心结构中,给定数目黏滞阻尼器位置优化结果的可靠性和高效性.结果评价函数的设计和编码方法的选择对阻尼器优化影响较大,场地地震动输入会影响阻尼器的位置优化与编码方法的选择相关;力学参数的改变不影响阻尼器的位置分布,但非黏滞阻尼器阻尼系数和阻尼指数取值适中,可以兼顾层间位移角最大楼层和结构总体反应两个方面的减震效果.结论遗传算法与有限元方法的结合,可以方便快捷地解决偏心结构中阻尼器的位置优化的问题.但评价函数、编码方法以及地震动输入的选择要结合实际工程的需要.     

屈曲约束支撑及粘滞阻尼器在抗震加固中的应用

本文简要对比了目前常用的抗震加固方法;介绍了屈曲约束支撑及粘滞阻尼器这两种消能减震元件的特性,以及它们在结构抗震加固中的应用;阐述了采用屈曲约束支撑及粘滞阻尼器进行联合消能减震的抗震加固技术,并结合一栋既有综合楼的抗震加固设计,给出了这种联合消能减震技术的应用方法,计算分析结果表明了这种方法的有效性.     

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。     

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。     

基于遗传算法的概率译码算法

为了改善纠错码译码算法的综合性能,基于遗传算法提出一种新颖的概率译码算法.利用未经量化的接收序列中的额外信息,通过遗传算法优化接收解调器的匹配滤波器输出达到弥补硬判决误差的目的,从而恢复出最似然传输码字.通过对概率译码的算法性能分析可知,该算法的译码过程几乎不受码元个数的影响,复杂度相对较低,且能实现快速优化译码. 仿真结果表明,该译码算法具有良好的译码纠错性能,是一种实用性强的译码算法.     

基于二进制编码的遗传算法的研究

本文介绍了遗传算法的原理和特点、以及遗传算法的基本操作和求解步骤，并以一具体数学规划问题为例说明基于二进制编码的遗传算法在解决规划优化问题时的有效性和优越性。     

在多约束非线性优化问题上蚂蚁与遗传算法融合方法的研究

蚂蚁算法是通过信息素的累积和更新收敛于最优解上．针对初期信息素匮乏、求解速度慢的问题,将蚂蚁算法与遗传算法融合,采用遗传算法生成初始信息素分布,利用蚂蚁算法求精确解．该方法能有效地求得全局极小点或近似全局极小点．     

基于遗传算法的高层建筑MR阻尼器优化布置

目的 解决高层建筑结构风振控制中MR阻尼器的优化布置问题．方法 首先建立风荷载作用下受控结构的力学模型和运动方程。然后根据其特点建立基于遗传算法的风荷载作用下结构体系的MR阻尼器优化布置分析模型。并引入加权函数考虑结构的安全性和经济性。得到不同标准下的阻尼器优化方案．结果 结合某12层钢筋混凝土框架结构的算例。考虑3种不同决策情况：安全性和经济性同等重视、侧重于安全性和侧重于经济性。分别给出建议的最优布置方案．结论 应用遗传算法进行高层建筑中MR阻尼器的优化布置。可以得到经济而有效的结构控制设计方案．     

基于量子比特遗传算法的外商对华投资项目优选

将进化论与量子理论结合,提出一种基于量子计算概念的关于外商对华投资的量子遗传算法。算法借鉴量子比特的叠加性,采用量子编码能表征更多的染色体叠加状态,模拟量子坍塌的随机观察可带来种群。量子染色体的进化能够简单方便地引导进化。应用仿真结果表明,量子遗传算法具有全局寻优能力强、收敛速度快和计算时间短的优越性。     

改进自适应遗传算法的结构优化设计

介绍了离散变量的结构优化设计方法——遗传算法(Genetic Algorithms)的来源和运行参数。考虑到遗传算法在运算过程中表现出的缺点以及交叉率和变异率的选取对遗传算法的搜索能力和搜索效果的影响,同时为了提高遗传算法的收敛性,避免发生早熟收敛,对遗传算法进行了改进,引入一种基于个体适应度值的自适应遗传算法。并通过算例表明这种改进自适应遗传算法较基本遗传算法是更有效的,提高了算法的运行效率和计算精度。