粒子群-鱼群混合算法在桁架结构优化设计中的应用

群智能算法由于其优异的搜索性能被广泛应用于结构优化设计,人工鱼群算法和粒子群算法都是基于动物群体行为的智能优化随机算法.本文介绍了人工鱼群算法和粒子群算法的基本原理,并提出了粒子群和鱼群杂交混合的一种新方法:粒子群-鱼群混合算法,将粒子群-鱼群混合算法应用到四个桁架结构的重量优化设计,包括平面桁架结构和空间桁架结构,通过比较粒子群-鱼群混合算法、人工鱼群算法、粒子群算法的优化结果,发现改进的粒子群-鱼群混合算法具有收敛精度高、收敛速度快等特点,同时具有较好的稳定性,可用于结构优化设计.     

改进的PSO算法在桁架结构形状优化设计中的应用

利用随机方向法初始化种群提高粒子群算法初始种群的质量．将模糊推理应用于粒子群算法的参数调整克服了人为经验设定参数的不足,种群搜索过程中嵌入Metropolis准则改善粒子群算法的鲁棒性能。将改进的粒子群算法应用于桁架结构形状优化设计中。实验仿真表明．改进后的算法具有较好的搜索性能和较高的计算精度,有望实现应用在复杂的桁架结构优化设计中．其具有重要的理论研究价值和广阔的工程应用前景.     

基于改进群搜索优化算法的桁架结构拓扑优化研究

对桁架结构拓扑优化设计方法进行了研究,基于和声搜索方法和边界粘附机制,提出了用"启发式拓扑"或"拓扑变量离散化"处理变量的改进群搜索优化方法,分别对一个10杆桁架和一个15杆桁架进行了拓扑优化设计,计算结果与已有的文献结果进行了对比分析.研究表明,该算法不受传统的桁架拓扑优化中"基结构"的限制,避免了奇异最优解的问题,表现出较强的适用性,采用本文提出的方法对桁架结构进行拓扑优化是可行和有效的.     

基于微人工鱼群算法优化RBF神经网络

在人工鱼群算法的基础上提出了一种新的优化算法--微人工鱼群算法,作为径向基神经网络(RBFNN)的训练算法.微人工鱼群算法利用两个鱼群(寻优鱼群和库存鱼群)来寻优,寻优鱼群使用人工鱼群算法来寻找全局最优解,库存鱼群保证了寻优鱼群的多样性,微人工鱼群算法使RBFNN的隐中心位置和相应的宽度值同时得以优化,提高了RBFNN的泛化能力.将微人工鱼群算法优化后的RBFNN应用于双螺旋和IRIS分类,试验结果表明,相对于K-means以及人工鱼群算法,本文方法在泛化能力上得到提高.     

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。     

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。     

组合优化问题的人工鱼群算法应用

优化组合问题在现实生活中应用普遍,而且工程代表性强,可是想要实现最优化求解不容易,当今组合优化求解的主要方式采用启发式算法。人工鱼群算法是新型的群智能优化的算法,它的原理简单易懂,收敛速度快捷,求解精度颇高。最近几年得到了重视和广泛应用。     

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.     

基于改进双向渐进结构优化法的桁架结构拓扑优化

为了将双向渐进结构优化法应用于桁架结构优化设计中,结合能量原理和满应力设计准则,推导了以结构最小应变能为目标函数的优化计算公式,提出了可以应用于桁架结构优化的桁架-双向渐进结构优化(T-BESO)法.T-BESO法以杆件截面面积为设计变量,以结构应变能为目标函数,以应力约束和满应力设计准则为约束条件.在T-BESO法中...     

基于改进序列线性规划法的空间桁架结构优化设计

在空间桁架的优化设计中,仅把截面面积作为设计变量并不能得到结构的最优解。只有把桁架结构的截面面积和节点坐标作为设计变量,才能大幅降低结构重量及造价。空间桁架结构的优化设计多为复杂的非线性问题,序列线性规划法是解决非线性规划问题的典型算法。本文作者将改进的序列线性规划法结合SAP2000 API功能,对空间桁架进行优化设计。数值结果表明,改进的序列线性规划法具有良好的收敛性和稳定性,可以有效地进行空间桁架结构的形状优化设计。     

钢管混凝土桁架组合梁式桥优化设计研究

针对钢管混凝土桁架组合梁式桥中杆件截面离散的问题,提出两级优化法与满应力法相结合的优化方法,通过一工程实例优化设计,测试了该优化方法的效率,取得了显著经济效益.     

空间管桁架屋盖结构抗震性能分析

通过有限元软件SAP2000对某体育馆的钢管桁架屋盖进行分析研究,着重对其自振特点进行分析,进而研究屋盖整体结构在地震作用下的抗震特性,结果表明：钢管桁架屋盖结构的自振特性比较复杂,高阶振型是抗震分析时需考虑因素之一,水平地震作用下屋盖结构反应不明显,结构具有较好的刚度。     

基于ANSYS分析的平面桁架结构优化设计

以六杆平面桁架结构为例,利用大型有限元分析软件ANSYS5.7对其按照重量最轻的原则进行了优化分析,实现了利用ANSYS5.7进行结构优化设计的全过程,得到了重量最轻的优化分析结果,在满足工程要求的前提下,节约了大量的工程材料。     

形态优化张弦桁架预应力设计研究

在张弦桁架分阶段形态优化基础上,拉索内力的优化采用基于模糊逻辑的多目标遗传算法确定,并对该方法所得优化结果及影响预应力的因素进行了分析,为张弦桁架设计及预应力施工提供了一定的参考依据。     

网架自重估算公式的研究

探讨了网架自重估算公式中参数的取值问题.根据选定的回归模式,分别对正放四角锥和斜放四角锥共计400个网架施工图进行了分析.经过统计和回归后得到了各级荷载作用下具有95%保证率的参数值以及参数值与短向跨度的关系曲线.在统计和回归分析的基础上,得出了网架自重估算的修正公式.     

APDL语言在网架结构优化设计中的应用

结合通用有限元软件ANSYS的有限元分析和APDL语言建立了网架结构的参数化模型,介绍了网架结构优化设计的基本过程,并以周边简支的正四角锥网架为例进行了结构优化分析,分析结果验证了ANSYS在网架结构优化中的可行性。     

Border-search and jump reduction method for size optimization of spatial truss structures

This paper proposes a sensitivity-based border-search and jump reduction method for optimum design of spatial trusses. It is considered as a two-phase optimization approach, where at the first phase, the first local optimum is found by few analyses, after the whole searching space is limited employing an efficient random strategy, and the second phase involves finding a sequence of local optimum points using the variables sensitivity with respect to corresponding values of constraints violation. To reach the global solution at phase two, a sequence of two sensitivity-based operators of border-search operator and jump operator are introduced until convergence is occurred. Sensitivity analysis is performed using numerical finite difference method. To do structural analysis, a link between open source software of OpenSees and MATLAB was developed. Spatial truss problems were attempted for optimization in order to show the fastness and efficiency of proposed technique. Results were compared with those reported in the literature. It shows that the proposed method is competitive with the other optimization methods with a significant reduction in number of analyses carried.