基坑土体参数优化反分析

文中采用有限元数值模拟与遗传算法相结合的方法,对基坑的岩土参数进行反演。使用ABAQUS建立基坑二维有限元模型,并用python语言对ABAQUS进行前处理(修改模型文件参数)和后处理(提取指定位置的计算结果),遗传算法使用matlab编程实现。采用优化后的参数在ABAQUS中建立基坑的三维有限元模型,提取多个部位支护结构的水平位移值与监测的水平位移值进行对比,以验证文中所采用的有限元与遗传算法相结合优化方法的合理性。     

基于有限元程序和遗传算法的变厚度组合结构优化

采用遗传算法和有限元程序对组合结构的设计和厚度优化进行描述。通过相邻子域的削层得到可变厚度,板层在相邻子域的连续性通过程序得到保证。对遗传算法和有限元程序的两个主要特点进行描述,并通过两个案例诠释方法的相关性。由于在可变厚度和铺层方向进行优化,在结构设计中产生附加自由度,从而减轻了结构质量,提升了结构性能。     

基于环境激励的桥梁结构动力有限元模型修正研究

本文首先对有限元模型修正和传感器优化布置方法进行了详细的归纳和总结．并且分析了动力有限元模型修正中存在的一些问题。然后,通过具体的算例对近年的研究成果进行了总结,其中包括基于灵敏度分析和优化理论对一现有大型桥梁进行了有限元模型修正,以及基于序列法和改进遗传算法对一桥梁进行了传感器优化布置,研究结果可广泛应用于桥梁结构的损伤识别、既有（受损）结构的承载力评定和结构的长期健康监测,具有较大的理论意义和工程实用价值。     

基于双向进化遗传算法的管道钢结构支架优化设计

为进一步优化管道钢结构支架，提高管道支架的稳定性，基于渐进结构优化算法、双向渐进结构优化算法以及遗传算法提出了双向进化遗传算法，实现管道钢结构支架优化设计。以待优化的管道钢结构支架初始结构为出发点，以支架单元的应变能灵敏度分析为基础，利用遗传算法完成算法的双向进化。通过有限元分析软件ANSYS内的参数化编程语言APDL完成算法编程并模块化算法程序，为得到合理、经济的管道钢结构支架优化设计准则，对其展开拓扑优化设计，按照支架的优化结果与加工工艺提出管道钢结构支架的改进策略，减少支架质量的同时分析验证优化后的支架结构。验证结果表明，优化设计后的管道钢结构支架，其应力、变形量以及模态等均符合使用需求。     

空间网格结构的多参数优化设计

空间网格结构优化的设计参数很多,如结构高度、网格数、构件截面尺寸等.这些参数的量级或量纲不同,优化比较困难.运用改进的遗传算法进行空间网格结构的形状和截面优化,考虑了结构变形、压杆稳定、长细比等约束条件.采用拉格朗日乘子法对约束条件和优化函数进行处理.得到用于分析的无约束函数,提高遗传算法的运行效率.使用MATLAB遗传算法工具箱提供的函数编制了包含连续、不连续实数变量和整数变量的混合变量编码的结构优化程序.箅例分析表明,程序可靠.算法收敛较快.     

基于遗传算法的飞艇结构多目标优化

首先,根据软式飞艇结构的力学特点建立了飞艇结构的多目标优化模型,以外荷载作用下飞艇"应力最小"、"变形最小"及"自重最小"为优化目标,确定膜材厚度、膜材弹性模量、飞艇内气压及飞艇细长比为优化变量。其次通过加权系数法将多目标优化转化为单目标问题,并采用遗传算法进行求解。最后,采用此方法对某一飞艇结构进行多目标优化。研究结果表明:飞艇的优化模型是有效的;结合加权系数法和遗传算法,可以获得各个目标均较理想的优化结果;通过进行多目标优化可以为飞艇结构的设计提供合理建议。     

基于改进遗传算法的高层建筑结构传感器优化布置

为了解决高层建筑结构抗震控制监测系统中的传感器优化布置问题,提出一种基于改进自适应遗传算法的传感器优化布置方法。以模态置信度准则的最大非对角元值极小化来构造适应度函数,对布点位置进行优化。并利用ANSYS 14.0建立有限元模型,施加相应约束对模型进行模态分析,算例结果表明该改进遗传算法对数目与位置实现了优化,得到了满足不同精度要求的传感器优化配置方案。     

膜结构的多目标形态优化

根据膜结构的力学特点,建立膜结构的多目标形态优化模型,确定"刚度最大"、"受荷后应力分布最均匀"和"支座反力最小"为优化目标,并明确各目标的数学表达形式;重点比较用于描述刚度的三种表达形式(应变能、最大位移和平均位移)在力学概念及优化结果上的区别;通过加权系数法将多目标优化问题转化为单目标问题,并采用遗传算法进行求解;最后,给出相关算例对上述理论和方法进行验证.研究结果表明:膜结构形态优化模型是有效的、实用的;采用不同的刚度描述指标对优化结果影响很大,其中,应变能最能反映膜结构刚度的本质,优化结果也更为合理;结合加权系数法和遗传算法,可以获得各项力学性能均较为理想的优化结果.     

张拉整体高耸结构优化研究

张拉整体高耸结构是一种新型结构体系,是张拉整体在竖直方向上的应用,目前尚未有功能性结构建成。针对一座电视塔的张拉整体高耸结构,采用改进的遗传算法和三级混合算法,依靠有限元分析对结构进行了优化设计。改进的遗传算法能够识别迭代过程中松弛的索,通过自动调整对应编码区的变异率来避免索的松弛,采用非线性求解器对结构的侧向刚度进行优化;三级混合算法包含了模式搜索法、单纯形法和齿行法,采用线性求解器对结构的侧向刚度和自重进行了联合优化,提高侧向刚度的同时减小自重。优化结果表明：这两种优化算法都能够在预应力水平基本不变的情况下大幅提高结构侧向刚度,优化效果良好。     

平头塔式起重机起重臂动态性能的多目标优化

以某平头塔式起重机起重臂结构为设计原型,运用有限元方法对该起重臂建立参数化模型来进行结构分析、模态分析以及谐响应分析,并将得到的参数导入iSIGHT程序中。通过采用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),以该起重臂结构重量最小和二阶固有频率符合塔式起重机设计规范为目标,对该起重臂结构的动态性能进行多目标优化,最终得到多目标优化的Pareto最优解集。探讨了将平头塔式起重机起重臂动态性能作为结构优化设计目标的方法,并阐述了其实际应用的效果。     

基于遗传神经网络的桁架损伤诊断

介绍了BP神经网络应用于损伤诊断时的局限性,将全局寻优能力很强的遗传算法作为其改进算法来优化神经网络的初始权值和阈值,并将改进的遗传神经网络应用于桁架结构的损伤诊断,数值模拟试验证实了方法的有效性。     

基于改进遗传算法的瑞利波频散曲线的反演

对勘探介质中参数对频散曲线的影响进行了探讨,提出了应用改进遗传算法反演Rayleigh波频散曲线的问题,针对青藏铁路北麓河场地进行了频散曲线的反演,验证了改进遗传算法的有效性,实验验证:利用改进遗传算法可对Rayleigh波频散曲线进行反演,提高了计算速度和精度。     

基于多层编码遗传算法的两阶段装配式建筑预制构件生产调度优化

随着装配式建筑技术的发展和应用,多种类、多数量的预制混凝土构件生产进度优化问题随之产生,并且日益成为行业市场提升生产效率和竞争力的关键因素。在对比分析预制构件生产与一般制造业区别的基础上提出预制构件厂生产参数的量化途径,采用基于多层编码遗传算法解决预制构件的生产调度优化问题;提出两阶段的优化模式从而实现优化算法准确性的提升,使得预制构件生产企业有效优化生产管理、提升资金使用效率从而实现增效降本。     

遗传算法在结构可靠性优化中的应用

概述了遗传算法的原理,步骤的特点,通过实例阐述了遗传算法在结构可靠性优化中的应用及有效性。     

Project scheduling with limited resources using a genetic algorithm

This paper presents a genetic algorithm for the Resource-Constrained Project Scheduling Problem (RCPSP). In comparison with previous genetic algorithms proposed in literature for this problem, this paper proposes an alternative representation of the chromosomes using a multi-array object-oriented model in order to take advantage of programming features in most common languages for the design of decision support systems. The approach was tested on sets of standard problems taken from the literature and freely available on the Internet (PSPLIB). Computational results validate the effectiveness of the proposed algorithm and show that our procedure equals most of previous results with less computational time.     

基于遗传算法的旧路结构层模量反演新方法

本文应用遗传算法利用FWD实测弯沉数据对旧路面各结构层模量进行反演,实例反演结果表明:应用遗传算法对FWD实测数据进行反演,模量适当,数据稳定,能够满足工程应用的要求。     

Optimal chiller loading by differential evolution algorithm for reducing energy consumption

This study employs differential evolution algorithm to solve the optimal chiller loading problem for reducing energy consumption. To testify the performance of the proposed method, the paper adopts two case studies to compare the results of the developed optimal model with those of the Lagrangian method, genetic algorithm and particle swarm algorithm. The result shows that the proposed differential evolution algorithm can find the optimal solution as the particle swarm algorithm can, but obtain better average solutions. Moreover, it outperforms the genetic algorithm in finding optimal solution and also overcomes the divergence problem caused by the Lagrangian method occurring at low demands.     

基于进化算法的路线平面线形优化方式的研究

根据路线平面布设时的主要控制因素,将路线方案需要考虑的各种因素转化为一种以费用最小化为衡量基准的模型,并设计了遗传算法对路线平面方案进行优化,该算法可以获得较高的收敛速度并且提高了求解精度,避免了其他遗传算法可能产生的过早收敛的现象,同时保持了优良个体的进化稳定性,在一定程度上弥补了单种群、定常参数在克服早熟中缺乏普遍性的缺点。最后,利用实例对算法进行了验证,且取得了较好的效果。     

基于分层遗传算法的土钉支护方案研究

土钉支护方案的选择,对土钉设计十分重要。现行的土钉支护设计一般由工程类比或设计经验确定,可能造成材料浪费和安全隐患。将分层遗传算法应用于土钉支护方案的优化中。工程实例计算证明,经分层遗传算法优化后,在满足安全系数的前提下,土钉支护方案造价有所降低,优化效果良好。