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。     

基于自适应协方差矩阵进化策略的结构可靠度计算

自适应协方差矩阵进化策略(CMA-ES)算法是一种引导式随机优化算法,兼顾了深度搜索最优解和广度搜索解空间的能力。针对采用遗传算法(GA)、粒子群优化算法(PSO)等仿生优化算法求解复杂结构可靠度时往往遇到计算代价过高的问题,基于结构可靠度指标的几何涵义并结合验算点法,提出了结构可靠度计算的自适应协方差矩阵进化策略方法。研究结果表明,该方法是可行的,具有全局性好、收敛速度快的优点,与遗传算法、粒子群优化算法相比较,可大幅度地提高计算效率,为结构可靠度计算提供了一条新的途径。     

基于改进人工鱼群算法的空间桁架结构优化研究

以工程应用为目标,针对基本人工鱼群算法在优化过程中存在的很多不足,对人工鱼的搜索视野和移动步长进行了改进,提出了一种改进的自适应人工鱼群算法,并结合对一个25杆空间桁架结构进行形状优化设计,比较详细的介绍了运用该方法进行优化的思想和策略,表明了改进的鱼群算法的可行性。     

基于拟满应力遗传算法的桁架结构形状优化设计

以拟满应力法和改进遗传算法为基础,提出了一种可以解决具有连续变量和离散变量的桁架结构形状优化问题的拟满应力遗传算法。该算法既充分利用了遗传算法全局寻优能力强的特点,也发挥了力学准则法局部寻优长处,具有很高的搜索效率。用拟满应力遗传算法解决15杆桁架结构形状优化问题的结果表明,这是一种解决具有连续、离散混合变量的桁架结构优化设计问题的很有效方法。     

基于图解静力法的桁架优化程序开发及应用

介绍了图解静力学和绘制桁架轴力线图的方法,基于面向对象方法编写绘制桁架结构轴力线图的优化程序,为了得到稳定的轴力线图,采用基于杆系有限元方法先计算轴力,再通过拓扑关系绘制轴力线图。在计算过程中计算并实时显示虚功代表值,有利于工程师通过调整桁架形状实时进行找形优化。结合算例描述基于图解静力法对桁架进行结构优化的计算过程。最后通过一个工程算例展示基于图解静力法对桁架结构进行优化的有效性。     

快速群搜索算法用于桁架结构多目标优化北大核心CSCD

基于快速群搜索优化算法QGSO(Quick Group Search Optimizer),结合Pareto最优解理论与拥挤距离机制,提出了一种适用于结构优化的简单而实用的多目标算法:多目标快速群搜索优化算法MQGSO(Multi-objective Quick Group Search Optimization),并将其应用于10杆平面桁架结构的截面优化与25杆空间桁架结构的形状优化.将MQGSO算法与已有的MGSO和IMGSO算法进行了比较,发现其非劣解均优于其他两个算法的非劣解,且具有良好的稳定性与收敛精度,收敛速度也有所提高,说明本文提出的算法用于求解结构多目标优化问题是可行有效的.     

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。     

基于刚度修正法的杆系结构非线性破坏分析

大跨度空间杆系结构非线性稳定性直接影响着结构承载能力。空间杆系结构非线性稳定问题包括材料非线性和几何非线性两方面,利用力转换矩阵和位移转换矩阵建立了考虑双重非线性的杆系结构刚度修正法,并推导了双线性破坏准则下杆系结构刚度修正法的理论计算公式。利用MATLAB软件编程开发了基于刚度修正法的杆系结构数值计算软件,通过铰接桁架和六角星型穹顶两个算例讨论了杆系结构刚度修正法对结构非线性稳定承载力计算的影响,并同有限元软件ANSYS分析结果进行了比较。结果表明:刚度修正法通过引入力转换矩阵和位移转换矩阵充分体现了材料双重非线性影响,考虑了弹塑性阶段材料应力强化作用,能更准确地计算结构非线性稳定极限承载力。     

改进的多目标启发式粒子群算法及其在桁架结构设计中的应用

针对工程结构多目标优化设计中出现的约束条件处理能力差、编程复杂,计算效率低且收敛精度差等问题,对启发式粒子群算法(HPSO)进行改进,提出了多目标启发式粒子群算法(MOHPSO),并与多目标粒子群算法(MOPSO)和改进的多目标群搜索算法(IMGSO)进行比较。通过对15杆平面桁架、40杆平面桁架和72杆空间桁架3个经典算例的计算,证明了所提出的MOHPSO算法的有效性。结果表明:MOHPSO算法具有收敛精度高、约束处理能力强、全局最优解选取更合理、非劣解集维护效率高等特点。     

混合变量桁架结构的拟分层遗传算法优化设计

混合变量桁架结构形状优化中采用并行计算思想,在单台计算机上实现了一种类似分层遗传算法的拟分层遗传算法。该算法能够产生更加平等的竞争机会,提供更多的优良个体,提高了种群多样性,同时不用人为的控制信息交换,再加上多层分级控制,一定程度上避免了标准遗传算法容易出现的"早熟"现象,加快了收敛速度,具有很高的搜索效率。用拟分层遗传算法解决25空间杆桁架结构形状优化问题的结果表明,这是一种解决具有连续、离散混合变量的桁架结构优化设计问题的很有效方法。     

基于可靠度指标的桁架优化研究

利用加权线性响应面法计算结构杆件可靠度指标,将可靠度指标作为桁架优化约束条件,用改进粒子群算法进行桁架截面优化,通过经典10杆平面桁架截面优化算例,与已有文献进行对比,为工程实践提供理论借鉴。     

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。     

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...     

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...     

Design optimization of truss structures with continuous and discrete variables by hybrid of biogeography‐based optimization and differential evolution methods

This paper presents a hybrid BBO‐DE algorithm by hybridizing biogeography‐based optimization (BBO) and differential evolution (DE) methods for optimum design of truss structures with continuous and discrete variables. In BBO‐DE, the migration operator of BBO method serves as a local exploiter mechanism during the search process. Besides, DE has a role of the global exploration by performing multiple search directions in the search space to preserve more diversity in the population. By embedding of DE algorithm in BBO method as a mutation mechanism, the balance between the exploration and exploitation abilities is further improved. The comparative results with some of the most recently developed methods demonstrate the fast convergence properties of the proposed algorithm and confirm its effectiveness to solve optimum design problems of truss structures with continuous and discrete variables.     

钢桁架梁桥结构两层面承载力分析和优化

基于弹性模量缩减法建立了钢桁架梁桥构件安全系数和结构整体安全系数的便捷计算方法,进而提出了结构两层面安全分析和优化方法。首先引入广义屈服准则考虑组合内力作用,根据能量守恒原则确定单元弹性模量缩减策略,利用线弹性有限元法开展迭代计算,求得各迭代步单元承载比,利用迭代首步和末步结果分别确定钢桁架梁桥构件层面和结构层面的安全系数,根据迭代过程各单元承载比的变化,识别高承载构件和低承载构件,据此开展钢桁架梁桥两层面安全分析。结合两层面安全系数之间的定量关系,通过调整高承载和低承载构件的截面强度,使钢桁架梁桥的承载状态和材料消耗得到优化。算例分析表明,该方法具有较高的计算精度,而且能够通过线弹性方法实现复杂结构的安全分析与结构优化,避免了繁琐的非线性分析和优化计算过程。     

基于MATLAB的桁架结构优化设计

介绍了基于BP神经网络的全局性结构近似分析方法 ,解决了结构优化设计问题中变量的非线性映射问题。在此基础上 ,利用改进的遗传算法 ,对桁架结构在满足应力约束条件下进行结构最轻优化设计。利用Matlab的神经网络工具箱 ,编程求解了三杆桁架优化问题。