桁架结构形状优化的粒子群优化算法

为解决有应力约束、几何约束以及局部稳定性约束的桁架结构的形状优化设计,将粒子群优化(PSO)算法应用于桁架结构的形状优化设计.首先详细介绍了原始PSO算法的基本原理,然后引入压缩因子改进了原始的PSO算法,并提出了合理的参数设置值.优化计算过程中,综合考虑了节点坐标和截面面积等两类不同性质的设计变量.最后对几个经典问题进行了求解,并与传统的优化算法进行了比较.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形状优化设计.     

桁架优化的改进粒子群算法

为了解决带有应力约束和位移约束的桁架的尺寸优化问题,将一种新型智能优化算法--基于“综合学习策略”的粒子群算法（comprehensive learning parcle swarmoptimization,CLP-SO）应用于桁架结构的优化问题中．首先介绍了CLPSO算法的基本原理,给出了基于CLPSO算法的桁架结构优化设计的数学模型,并对经典桁架结构进行优化,将所得结果与其他优化算法结果进行了比较．分析结果表明了该方法进行结构优化设计的有效性．     

基于多目标最优钢桁架拱桥体系的结构优化设计

目的研究钢桁架拱体系桥梁的结构优化设计方法.方法建立以桁架拱片的体系效率和总用钢量为综合目标的多目标优化模型.以上下弦拱顶竖直间距及构件截面尺寸作为设计变量,建立设计变量与满足结构强度、刚度及稳定性要求的状态变量之间的约束关系.并采用多目标最优化的一阶分析法来进行桁架拱桥的形状控制及构件尺寸确定.结果得到了设计中的中承式钢桁架梁拱组合体系桥的优化方案;桁架拱片形状的控制是重要的,随着拱顶高差增大,结构用钢量下降,但当拱顶高差超过一定高度后,用钢量反而上升.结论将体系效率与多目标最优化计算理论引入桁架拱体系桥的整体优化是可行的,结果也是合理的;体系效率的增加并不能确保用钢量的减少,因而结构体系效率的高低并不能完全反应经济性能的优劣.     

基于梯度和海森矩阵计算在地震作用下桁架的形状优化

大型复杂桁架地震响应的形状优化需要大量的计算量,非梯度类算法由于效率低下通常很难成功解决该类问题.本文提出一种在地震作用下以获取质量最小化的二阶优化设计同时满足应力和位移约束的桁架形状优化设计方法.1)在Newmark-β法的基础上导出动力响应及其对设计变量一阶和二阶导数的计算方法;2)通过积分型罚函数将含时间参数的不等式约束问题转变为一系列不含时间参数的无约束问题,并利用动力响应的一阶和二阶导数计算罚函数的梯度和海森矩阵;3)充分利用梯度和海森矩阵的Marquardt方法求解无约束优化问题;演示了一个45杆桁架的形状优化设计.结果表明本文方法是一种桁架在地震作用下有效和高效的形状优化设计方法.     

针对角钢桁架的满利用率齿行法截面优化

在综合考虑应力与长细比约束的基础上,突破以往桁架优化单一应力约束与设计变量连续化的限制,提出满利用率设计思想,并引入C++语言中类的概念对截面为离散变量的角钢杆件信息进行分类优化,在优化的过程中采用了齿行的前进路线,使结果尽可能逼近真实最优解.通过一个三杆超静定桁架的截面优化实例,可以看出使用本方法在很大程度上提高了优化效率,改善了优化结果,充分体现了其相比于传统的满应力设计方法的优势.具体说明了该方法的程序实现步骤,为从事结构优化程序编制工作的人员提供参考.最后对具有除应力约束以外的局部约束条件的角钢桁架截面优化问题提出了一个可行的方向.     

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.     

离散变量结构形状优化设计的拟满应力遗传算法

为了弥补遗传算法局部寻优能力差的缺点,将拟满应力算法嵌入到遗传算法中构成一种结合二者优点的混合遗传算法,并将该算法应用于离散变量结构形状优化设计问题.将形状设计变量和截面设计变量统一考虑,编码表示在同一染色体中.既解决了两类变量间耦合上的困难,同时也避免了将两类变量分开考虑只能求得局部最优解的问题.算例的结果表明,该方法用于离散变量结构形状优化是有效的.     

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.     

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.     

序列线性规划方法在桁架类结构优化设计中的应用

本文介绍利用序列线性规划方法,进行桁架类结构优化设计的算法.通过引进桁架杆件可以分组,而同组杆件截面积相同的概念,本文利用了缩减维度的技术.采用一组缩减的设计变量,改进了优化算法,大大减少了大型结构问题通常要求的计算工作量,提供一组上限解.本文中给出了三个计算实例,从中不难看出本优化算法的有效性.     

预应力网架结构优化分析

在空间网架结构中引入预应力,可以使其适用范围变得更加广泛、经济性变得更加合理.进行预应力网架结构优化研究,对于该种结构的推广和应用,具有积极的现实意义.文中以拉索张力和杆件截面为设计变量,提出了预应力网架结构的优化模型,并给出了具体的优化设计步骤.以一具体实例对网架结构进行了预应力优化分析,验证了模型的可行性,同时得出了一些有益的结论.     

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。     

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。     

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.