离散变量桁架的形状优化设计

提出了离散截面变量空间桁架形状优化的一个两级算法．在第一级优化中，固定节点的位置，以杆件面积为设计变量，进行离散变量截面优化；在第二级优化中，以节点坐标为设计变量，同时考虑截面变化；形成一系列优化子问题，按目标函数下降方向用Ｆｉｂｏｎａｃｃｉ法搜索出各坐标设计变量的最优变动值，从而形成新的节点位置．两级优化交替进行，直到收敛为止．算例表明本方法简单，收敛平稳，优化效果较好．在算例中讨论了不同的节点坐标初值对优化结果的影响及产生原因．     

静定化假设对结构优化设计解的影响

研究了结构优化设计通常采用的静定化假设对最优解的影响．建立了桁架结构优化的数学模型,分别得到了解析的约束条件和基于静定化假设的约束条件的近似显式表达．以两个超静定桁架为例,分别用相对微分法求解析最优解和近似最优解,比较两者后得到结论：除了仅有应力强度约束的问题,静定化假设对最优解没有影响;在仅有应力强度约束的情况下,静定化假设导致满应力准则设计,从而影响最优解;凡存在全局约束、其他局部约束或稳定约束为最严约束,则静定化假设不影响最优解．     

含Ⅰ型边缘裂纹离心叶轮的应力强度因子预测方法

离心叶轮叶片在高速旋转时容易因裂纹扩展出现断裂破坏。由于叶片几何形状和载荷均很复杂,采用公式法计算I型裂纹的应力强度因子不可避免地存在着误差。扩展有限元法分析应力强度因子虽精度较好,但一般要花费大量的计算时间且有时收敛困难。首先基于ABAQUS软件扩展有限元法模块,仿真分析了不同的裂纹起始位置和裂纹长度下的叶片裂纹尖端应力强度因子,得到其与裂纹长度和起始位置的关系。接下来,基于断裂力学理论知识,检验了公式法估算应力强度因子的准确度。最后,以扩展有限元法的仿真结果为训练数据,以叶片裂纹位置和裂纹长度为输入参数,建立了裂纹尖端应力强度因子的多层反向传播人工神经网络(back propagation artificial neural network, BP-ANN)。算例表明,BP-ANN的预测精度优于公式法,并可有效减少扩展有限元法的仿真次数,推进断裂力学在离心叶轮可靠性设计中的应用。     

对离散变量结构拓扑优化设计几个问题的探讨

探讨了离散变量结构拓扑优化的三个问题，指出离散变量拓扑优化也存在所谓奇异拓扑的现象，指出设计变量的离散程度和位移约束影响最优拓扑，优化设计时不可忽视。     

离散变量桁架结构的布局优化设计

研究了多工况下受应力、位移约束的离散截面变量桁架结构的布局优化问题，提出了一个序列两级算法。在第一级优化中进行形式－截面优化，在第二级优化中进行拓扑优化。两级优化交替进行，最后得到最优的拓扑形式、几何形状和截面积分布。算例表明本法能够得到较好的布局优化结果。     

相对微分/差分法搜索非线性规划极值点的充分条件

求解非线性规划有两个问题：一是采用搜索算法时如何判断搜索的结束,二是如何确定所得到的解是局部最优解还是全局最优解．过去一般基于容许误差法解决第一个问题,而第二个问题迄今没有解决．为此给出了两个极值点的充分条件,这是解决第一个问题的一个新方法;给出了判断局部极值点和全局极值点的方法,解决了第二个问题．应用相对微分／差分法解连续和离散非线性规划,在搜索过程中一旦满足了两个充分条件之一,就达到了极值点．根据搜索方向很容易确定极值点是极大点还是极小点．算例表明这两个充分条件对结束搜索有着实用意义．     

框架结构地震反应push-over研究

介绍了研究水平地震荷载作用下建筑物反应的静力非线性分析方法-push-over方法，首先将框架结构简化为串联多自由度体系，按照反应谱方法算出地震影响系数和各楼层上的水平地震作用，这些作用被作为有限元分析的侧向荷载加到框架模型上，通过分级加载，进行弹塑性计算，得到地震作用下的内力分布和变形情况，为抗震设计提供依据，考虑了结构进入塑性后由于刚度改变造成的自振周期和侧向力的变化，使分析更接近实际情况。     

离散离量桁架的形状优化设计

提出了离散截面变量空间桁架形状优化的一个两级算法。在第一级优化中，固定节点的位置，以植件面积为设计变量，进行离散变量截面优化；在第二级优化中，以节点坐标为设计变量，同时考虑截面变化；形成一系列优化子问题，按目标函数下降方向用Ｆｉｂｏｎａｃｃｉ法搜索出各坐标设计变量的最优变动值，从而形成新的节点位置。两级优化交替进行，直到收敛为止。算例表明本方法简单，收敛平衡，优化效果较好，在算例中讨论了不同的节点     

扁桁架结构稳定分析几何非线性临界点-欧拉理论

研究了扁桁架结构的稳定性问题,提出了中等扁度桁架稳定分析的几何非线性临界点-欧拉理论.引入杆件应变能密度为1的条件,以欧拉稳定条件为约束,在精确的变形-位移下构造了高精度的迭代方法,准确地求解了杆件截面积和内力的稳定临界解.给出了数值例题,说明了该理论的有效性,并对已有的各种稳定性分析理论进行了评述.     

货郎担问题的人工智能──人机交换解法

针对大规模问题提出,利用人工智能,通过人机交换,逐步选择较优路径,再将选择的多个较优路径进行比较,寻求最优路径．通过许多算例以及和同样算例（CHN144）以往结果的比较,本法不仅省时、省力,且获得了更优的结果,说明本法的可行性和有效性.