空间桁架结构的神经网络优化设计

应用神经网络的结构优化设计原理,对空间桁架结构优化进行研究。利用神经网络的模拟退火算法对结构优化设计作了一些探讨。通过空间钢桁架结构的优化设计算例,验证了神经网络用于结构优化的有效性与准确性。     

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。     

改进的蚁群算法及其在桁架结构优化中的应用

蚁群算法是优化领域中的一种新型模拟进化算法,具有很强的搜索较优解的能力,其缺点是搜索时间长、容易出现停滞现象。引用局部搜索能力较强的模拟退火算法对其改进,使其跳出局部最优,发现更高质量解。并将其成功应用在25杆桁架中,结果表明,基于模拟退火的改进蚁群算法是有效可行的,是解决组合优化问题的有效方法。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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...     

粒子群优化算法在桁架优化设计中的应用

粒子群优化（PSO）算法是近年来发展起来的一种基于群智能的随机优化算法,具有概念简单、易于实现、占用资源低等优点。为了解决有应力约束和位移约束的桁架的尺寸优化问题,将PSO算法应用于桁架结构的尺寸优化设计。首先介绍了原始的PSO算法的基本原理,然后引入压缩因子改进了PSO算法,并提出合理的参数设置值。对几个经典问题进行了求解,并与传统的优化算法和遗传算法进行了比较。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尺寸优化设计。     

基于WCA优化算法的空间桁架结构优化设计

群智能优化算法已被证实可以用于解决实际工程的优化问题。水循环算法可对约束问题进行求解。基于自然界中水循环过程提出的一种新型智能优化算法———水循环算法(WCA),研究了其应用于空间桁架结构优化设计问题的可行性及有效性,论文对两个空间桁架结构进行了截面优化计算分析,并与已有文献优化结果进行了比较,研究结果表明:WCA优化算法相对于群搜索算法(GSO)、启发式粒子群优化算法(HPSO)等优化算法能够提供更快的收敛速度,收敛结果也更好。     

Architectural layout optimization using annealed neural network

The facility layout problem is concerned with finding feasible locations for a set of interrelated objects that meet all design requirements and maximize design quality in terms of design preferences. The contribution of this paper is a new framework, named annealed neural network, for efficiently finding competitive solutions for the facility layout problem. This framework arises from the combination of Hopfield neural networks and simulated annealing. The first is a representation model of the layout problem and the second is a search algorithm for finding the optimum or near optimum solutions. The annealed neural network combines characteristics of the simulated annealing algorithm and the Hopfield neural network. Annealed neural network exhibits the rapid convergence of the neural network, while preserving the solution quality afforded by simulated annealing. Strategies for setting reasonable penalty factor in objective function and temperature in simulated annealing procedure were proposed. A case study of a hospital building with 28 facilities was employed to demonstrate that this model is rather efficient to solve the architectural layout problem, and it is amenable to fast computation for large layout problems.     

满应力齿行法中松弛系数对桁架结构优化的影响

用M ATLAB编制了优化程序,实现带位移约束的桁架满应力优化设计方法,在迭代过程中引入松弛系数,并通过算例分析松弛系数对优化结果的影响及其原因.     

基于模拟退火算法的钢筋混凝土框架结构优化设计

结合我国现行的结构设计规范,对承受多工况荷载下的钢筋混凝土框架(RC)结构离散变量的优化设计问题,提出了一种基于模拟退火算法的优化算法。通过建立配筋模板数据库,将梁柱的计算配筋面积转换成最优的且满足规范和施工要求的实际配筋形式。在模拟退火算法中提出了自适应设计域技术,提高了算法的效率。将上述优化算法在大型有限元软件ANSYS和建筑结构设计专用软件SATWE软件上进行了程序实现。对一个15层的结构进行了优化设计,结果表明本文提出的方法是有效的和可操作的。     

高强混凝土配合比优化设计

论述了遗传算法与模拟退火算法的运算机理，以及遗传算法在全局搜索中的优势和模拟退火算法在局部寻优中的能力，进而提出性能更好地解决优化问题的模拟退火-遗传算法，并提出高强混凝土配合比的优化设计数学模型，指出模拟退火-遗传算法使得高强混凝土配合比的优化设计简捷方便，并能提高经济效益，具有工程实用价值。     

桁架组合梁的优化设计

给出了桁架组合梁计算机辅助优化设计的有效方法,以有限元结构分析和优化算法相结合为手段,提出了一种符合实际情况的桁架组合梁的剪力连接模式,建立桁架简支组合梁有限元分析模型、优化参数模型、优化数学模型,用ANSYS的参数化设计语言编制了分析文件和优化控制文件,经计算获得桁架组合梁最优形式。该方法的优化效果显著,并且效率高,可广泛应用于桁架组合梁的优化设计工程。     

基于GASA混合优化策略的双层规划模型求解算法研究

本文提出用遗传—模拟退火算法(GASA)混合优化策略来求解双层规划模型。混合优化策略结合了遗传算法的并行结构和模拟退火算法的概率突跳性,提高了找到全局最优解的可靠性和计算效率。数值模拟实验表明算法性能良好,GASA混合优化策略求得全局最优解时的进化代数比单一的遗传算法减少约35％,比模拟退火算法的迭代次数减少约50％。     

空间杆系结构的智能生成与设计

计算机已成功应用于大型空间结构的分析、设计与施工图绘制,但如何利用计算机模拟人脑进行方案阶段的概念设计还面临巨大挑战。基于计算生(合)成理论和算法,构建了数值化的空间杆系结构概念设计方法。该方法通过结构形状语法的分类与定义、模拟退火优化算法的改进,可实现在三维空间内搜寻满足设计条件的“最优”结构设计方案。由于数值化概念设计方法在结构构型方面综合了结构拓扑构建、形状确定、截面尺寸选择等参数,在结构设计方面综合了建筑美观性、结构安全经济性、施工便捷性等要求,因而由此生成、设计并实现的空间杆系结构将在结构整体性能和整体造价上优于按传统设计方法或优化设计方法所得到的结构。荷兰阿姆斯特丹“数字华盖”和伦敦Paternoster Square日晷支架的设计与建造表明,该方法可成功应用于概念设计或传统或新颖的空间杆系结构。