项目按基金申请书中的拟定的总体路线，按计划实施，完成了研究目标。理论方面，构建了臂架结构由结构原型-初步构形-杆系结构-成熟结构-适应结构的优化生长模型，提出了新的臂架结构优化设计方法。其中，结构原型-初步构形本质为寻求最优拓扑，课题深入开展以下研究：改进传统结构拓扑优化理论，包括变密度法、仿生SKO方法等；将人工智能算法引入结构优化拓扑设计中；基于仿生思想，提出了仿生生长快速拓扑优化方法；研究了结构模型重建理论。初步构形-杆系结构方面，提出了用于结构优化设计的骨架提取算法，包括基于二值图像细化及基于传力路径的骨架提取算法；并基于生长的理念，提出了杆系结构优化设计的力锥生长法。基于准则法建立了杆系结构-成熟结构的优化理论。成熟结构-适应结构是动力学优化问题，基于灵敏度分析法和遗传算法，构建了臂架结构动力学固有特性和动力学响应的优化模型。在既定研究路线外，课题还深入开展了臂架结构稳定性优化理论的研究，包括基于变密度理论的稳定性拓扑优化算法；杆系结构线性SKO优化方法和几何非线性SKO优化方法；以及组合臂架结构线性失稳、变幅系统悬垂效应、几何材料非线性整体稳定性、局部杆件稳定性等。基于上述理论的研究，开展了起重机臂架结构的仿真优化，包括桥式起重机主梁及巷道堆垛机立柱优化设计；塔式起重机起重臂优化设计；2500吨环轨式起重机臂架优化设计等。最后，基于桥式起重机箱型主梁和塔式起重机起重臂的优化结果，采用量纲分析法推导相似准则，以5:1的相似比开展了原始臂架结构和优化臂架结构的模型试验，验证了臂架结构优化设计理论的正确性和有效性。本课题的研究为桁架式臂架结构的优化设计提供了全新的设计思路，也为结构优化设计领域带来了新的探索方向。 2100433B

为了解决起重机大型化与轻量化的矛盾，着眼于大型起重机臂架结构的最优设计方法问题，建立大型臂架结构仿生优化设计理论。根据大型臂架的重载、动载和杆系特点，以生物承载结构为参照，基于仿生优化方法、密度法和三维骨架提取法，建立大型臂架结构自主式生长模型，使得臂架结构经历静态生长和动态适应两个阶段，以及结构原型、初步构形、杆系结构、成熟结构和适应结构五种形态的转变过程，从而生长出具有梯度性能特征的仿生型轻质臂架结构。通过仿真试验，对比仿生臂架与传统臂架的力学性能，定量表达大型臂架结构仿生优化设计理论的应用效果。制作仿生臂架、传统臂架的比例模型，在专门构建的试验平台上进行静态和动态试验，验证大型臂架结构仿生优化设计理论的正确性和有效性。

随着起重机向大型化发展，设计自重轻和高承载能力的伸缩吊臂是实现其起重性能优越的必要保证。而减轻伸缩吊臂自重和提高承载能力的关键，就是合理地确定其截面形状，进行截面的形状优化设计。但其截面形状优化属于一种含有静动态耦合模型、多种性态函数以及多工况的综合优化问题，传统优化方法难以获得最优解。为此，以满足吊臂强度及局部稳定性具有大致相等的安全储备为出发点，提出对吊臂的截面形状协同优化理论进行研究，给出综合考虑结构组成、性能要求及计算模型的子系统分解方法，提出基于商用分析软件为分析器的改进半解析静、动态灵敏度计算方法。提出在一致性不等式约束中，视子系统间不一致性信息的动态调整松弛因子方法。提出基于物理规划的系统级优化方法。并提出从有效减少协同变量数量、将系统优化目标分解到子系统中等途径来提高协同优化效率、降低协同难度，从而获得更加高效的协同优化求解方法。

为提高轮式起重机伸缩吊臂的承载能力和减轻其自重，提出对吊臂截面形状进行协同优化研究。针对于现有协同优化方法中松弛因子取值不当导致的优化效率低下、精度不高的问题，提出了基于系统级和学科级不一致性的松弛因子自适应计算和动态罚函数协同优化算法。该方法将协同优化过程分为三个阶段，并视系统级和各学科级的差异大小，自适应动态确定松弛因子值，且在接近收敛阶段在系统级引入动态罚函数。通过典型耦合非线性数值算例和减速器多学科优化标准算例对该方法的性能进行验证，并与标准协同算法和恒定松弛因子协同算法进行比较，结果表明该方法能够随优化进程对松弛因子作自适应计算，消除了现有动态松弛法中松弛因子取值震荡问题, 具有较好的鲁棒性和较高的收敛速度。为解决初始点选择不当导致协同优化陷入局部最优解的问题，提出了融入试验设计和梯度优化的混合协同优化算法。将基于试验设计和梯度优化的初始点选择策略与自适应松弛因子计算和动态罚函数的协同优化算法进行混合，形成混合协同算法，通过实例验证，表明混合协同算法无需初始值，且用最少的迭代次数就可获取全局最优解。表明混合协同算法具有良好的收敛性、精度和稳健性。在上述协同优化方法研究基础上，以优化时综合考虑伸缩吊臂强度、刚度和局部稳定性角度出发，按照协同优化机制，将复杂的吊臂优化问题分解为系统级以及强度和局部稳定性两个子系统级的优化问题。采用NURBS曲线构建吊臂截面下部承压边形状，进一步建立了伸缩吊臂的三维参数化实体模型、强度和吊臂局部稳定性有限元分析模型，建立了强度子系统级、局部稳定性子系统级和系统级协同优化数学模型，应用上述所研究协同优化的改进算法，并采用商用多学科优化软件集成有限元分析软件进行迭代求解，最终获得最优解，达到了吊臂局部稳定性和强度刚度同等水平，材料的承载性能得到了充分发挥，吊臂的自重得到有效降低。通过将实物模型的应力测试和理论计算值进行比较，验证了优化结果的可靠性。

大型起重机结构自重大，运行能耗高，其结构轻量化是实现节能降耗的重要手段。本项目针对大型起重机箱梁结构轻量化的科学问题，从结构仿生学相似性原理出发，提出叶脉加劲肋结构形式，通过研究叶脉及竹节的自然分布特性，指导叶脉加劲肋在箱梁结构中的仿生布置。以叶脉斜向肋加劲板结构局部模型和叶脉加劲肋仿生箱梁结构整体模型的系列仿生试件实验数据为基础，并结合能量法和有限元法等理论分析手段，研究斜向肋尺寸、位置参数等与结构屈曲临界应力之间的关系，以及加劲肋与箱梁结构参数同结构局部稳定性、极限承载力和静动态特性之间的耦合作用机理，并建立加劲肋与箱梁结构参数之间的优化配置关系，提出受压翼缘板局部稳定性计算理论及叶脉加劲肋最佳布置形式，指导大型起重机箱梁结构轻量化设计。该研究不仅可以促进结构仿生学在工程机械设计领域的应用，而且对丰富和完善箱梁结构轻量化设计理论体系有重要意义。