罚函数分级遗传算法及其在桁架结构优化设计中的应用

采用结构拓扑优化方法,利用有限元软件ansys的拓扑优化模块对捣固装煤车的煤槽壁支撑桁架结构进行了优化设计。优化后的煤槽壁支撑桁架结构比以前刚度性能提高,重量减少了18.3%,应力分布不仅更为均匀而且应力水平也有所降低,很好的实现了"重量轻、性能好"的设计目标,为复杂零部件的设计提供了新的方法和思路。

基于全局优化设计的桁架结构优化设计研究——桁架结构优化设计中普遍存在约束的作用．现有优化设计一般采用满应力法和遗传优化等优化方法，编程复杂．本文介绍了优化设计软件lingo10．0的功能、特点、使用方法和使用注意事项等，建立了桁架结构优化设计的数学模...

本文采用matlab语言编制了张弦桁架结构通用的有限元模型分析程序。通过此程序,可以快捷地得到不同几何参数的张弦桁架结构模型,并能进行杆件内力分析,分别采用sap2000和ansys分析软件对其计算结果进行了验证,结果表明三者的计算结果一致。在此基础上,采用matlab语言编制了粒子群算法优化程序,对某实际张弦桁架结构采用本文优化方法进行了优化设计,优化结果表明本文提出的优化方法具有较高的精度和较好的收敛性。最后对不同跨度的张弦桁架结构模型进行了截面优化设计,为初步设计提供了参考。

遗传算法原理、实现及其在离散变量结构优化设计中的应用——阐述了遗传算法的基本原理和实现步骤，论述了遗传算法的特点．介绍了遗传算法在离散变量结构优化设计中的应用情况　　

通过对遗传算法的二进制编码和实数编码的机理分析,结合2种编码的优点,从工程结构优化实际问题出发,提出了一种可以任意控制离散度的改进实数编码遗传算法.该算法利用实际工程结构问题中对尺寸设计变量精度要求的放松,在编码过程中加上\"隐约束\

将微种群遗传算法与基于启发式模式移动的局部寻优方法和aitkenδ~2加速策略相结合,给出了一种加速微种群遗传算法.算法中利用aitkenδ~2加速策略改进当前种群,利用基于启发式模式移动的局部寻优方法改进子代群体.利用3个数值优化算例测试了算法的性能,表明本文算法具有较好的收敛性和计算效率.最后将其用于桁架结构截面优化设计,10杆平面桁架和25杆空间桁架的优化结果表明,本文算法的计算精度和计算工作量均优于传统的遗传算法.

首先给出了离散变量结构的数学优化模型,提出了子空间搜索的单亲遗传算法,并给出了两个减少计算量的策略。通过两个结构优化的算例表明,文章算法收敛速度快、收敛平稳,为离散变量结构优化设计提供了一种借鉴方法。

针对简单遗传算法中的线性适应度、恒定交叉与变异概率等不能动态地适应整个寻优过程,提出采用非线性适应度与自适应交叉、变异概率的改进遗传算法。以典型的遗传算法测试函数验证改进遗传算法的有效性与可行性,最后将改进遗传算法用于离散变量桁架结构优化设计,计算结果表明改进遗传算法是可行、有效的。

在工程结构的优化设计中，遗传算法已逐步得到应用；本文采取一种新的染色体编码方式，将遗传算法应用到水工结构的优化设计中，重力坝的计算结果验证了遗传算法的可行性与有效性。

选取自适应交叉和变异算子、最优个体保留策略、＂精英＂竞争策略对遗传算法的遗传过程进行改进。通过常规设计法、基本遗传算法和改进遗传算法在框架结构优化设计中的应用对比,证明改进的遗传算法是切实可行的。算例的结果表明：改进遗传算法优化后结构总造价比常规设计法降低了26.08%,比基本遗传算法降低了2.13%,优化效果明显。

基于分级遗传算法的离散变量结构优化设计——提出一种分级处理的遗传算法，它采用微种群和附加变异算子来减少计算量、增加算法的局部搜索能力．算例表明，这种算法收敛平稳、并取得了较好的效果。　　

基于sap2000api功能的桁架结构优化设计——将改进的序列线性规划法和sap2000最新推出的api功能相结合，两者互动对桁架进行优化。其数学模型以设定截面形式的杆件的面积和桁架节点坐标为设计变量，以结构的最小重量为目标函数，以杆件的强度、刚度...

基于可靠性的预应力钢桁架结构优化设计——预应力钢结构是一种将预应力与钢结构相结合的新型结构，本文对预应力钢桁架结构在可靠性分析的基础上，将可靠性指标引入分项系数中，建立优化数学模型，采用遗传算法进行全局选优，通过算例证明了其可行性和有效性．该...

大跨度方钢管空间桁架结构优化设计

针对标准遗传算法在迭代过程中经常出现未成熟收敛、发生振荡、随机性太大等缺点,提出一种新的遗传算子转基因算子,用于对标准遗传算法的改进·这种转基因算子有效地利用了计算适应度的信息,很好地保护了最优个体,并能提高群体中个体的适应度·包含转基因算子的改进遗传算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·算例结果表明,改进遗传算法的收敛特性和优化设计结果远好于标准遗传算法,是一种理想的建筑结构优化设计方法·

针对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,提出引入转基因算子与单亲遗传算子,同时提出一种离散变量结构优化设计的三等分割算法,通过与遗传算法相结合并运用到初始群体形成和进化过程中,使两种算法既可相互独立地运算,又可彼此相互协调、共同作用.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,建立离散变量结构优化模型.各种算法的优化结果对比表明,改进混合遗传算法具有省时、高效、局部搜索能力强和全局性好的特点.

介绍了粒子群优化算法的原理和实现方法,分析了该算法的主要参数对搜索方向的影响。将粒子群优化算法与遗传算法在优化过程和搜索技术方面进行了对比。利用粒子群优化算法与遗传算法分别对测试函数和桁架结构优化设计问题进行求解,将两种算法的计算结果进行了对比。计算结果表明在满足相同的计算精度的前提下,粒子群优化算法的效率更高,利用粒子群优化算法可求解机翼结构优化设计问题,因此,粒子群算法是一种有效的优化方法,适用于大型复杂结构优化设计。

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。

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.

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·

基于遗传算法的排桩支护结构优化设计——基于自然选择和自然基因机制的遗传算法是当前处理复杂非线性模型的一种新的优秀方法。为此，文章建立了悬臂式排桩这一基坑支护结构形式的数学模型，并运用改进遗传算法对设计参数进行优化调整；结合以实际工程资料为背景...

ansys在桁架结构门机主梁优化设计中的应用——以大型有限元软件ansys为工具，建立了30t-42m门式起重机桁架主梁的模型，分析并计算其强度和挠度：利用ansys软件中的apdl优化编程与计算，取得主梁最佳结构参数，完成以结构最轻量化为主要目的的优化设计。