基于遗传算法的结构支撑位置优化

采用整数编码、实数编码、种群隔离机制、算术杂交、非均匀随机变异等新理论设计了一种广义遗传算法,并将该算法应用于结构支撑位置优化问题.数值算例表明,该方法能够很好地求解支撑具有弯曲刚度的结构支撑位置优化问题,对于一般支撑位置优化问题具有较强的适用性.     

基于ANSYS二次开发的板片空间结构的参数化建模

板片空间结构是由轻质、高强的复合板材和薄壁金属骨架或完全由板通过特定方式组合而成的一种新型空间结构体系.为研究适用于设计的理论,需要进行大规模参数化分析,因此需要适用于此分析的可行的建模方法.分析板片空间结构构件的几何拓展规律,将球面坐标系和直角坐标系结合,运用APDL语言,编制相应的建模和分析模块程序,实现了板片空间结构的参数化建模,为对板片空间结构的大规模参数化分析提供工具.并分析了板片空间结构与网壳结构的异同,将两者的建模程序相组合,实现同一程序下的两种结构的自动建模.同时运用本文所提出的建模思路可以实现大部分空间网架结构的参数化建模.     

基于混合编码遗传算法和有限元分析的压电结构载荷识别

与传统的优化算法相比,遗传算法不需要计算目标函数的导数信息,便于迭代,可实现全局寻优.因此,本文提出一种采用混合编码的遗传算法与有限元分析相结合,对复合材料层合板、壳进行载荷识别的新方法.在遗传算法求解过程中,设计变量的编码方法选择是其重要环节,二进制编码容易产生连续函数离散化时的映射误差,且其求解精度与染色体的编码长度紧密相关,过长的染色体描述虽可提高精度,但会显著降低算法的求解效率.为此,本文提出采用混合编码的方法进行载荷识别,即用二进制编码表征载荷作用位置,浮点数编码表示载荷的大小.这一方法大大降低了染色体的长度,并显著提高了计算效率和精度.     

桁架结构拓扑优化与遗传算法

用遗传算法求解桁架结构拓扑优化,结果表明是可行的。     

基于流形切空间插值的折叠翼参数化气动弹性建模

变体飞行器的气动弹性力学建模是当前先进飞行器设计的研究热点和难点. 然而传统的气动弹性动力学建模方法对于具有结构参变特性的变体飞行器气动弹性力学研究存在建模效率低、计算复杂等问题. 本研究提出了一种基于流形切空间插值的可折叠式变体机翼参数化气动弹性建模方法. 首先, 该方法建立若干个典型折叠角下的折叠翼结构有限元模型, 通过流形切空间插值方法建立折叠翼参数化结构动力学模型. 其次, 采用偶极子网格法得到参数化非定常气动力模型, 进而建立气动和结构相互耦合的折叠翼参数化气动弹性模型. 为了验证该参数化建模方法在折叠翼气动弹性分析中的准确性, 本文以一小展弦比折叠翼为研究对象, 从折叠翼自由振动时的参变模态特性、颤振边界预测两方面进行了算例验证, 并与直接计算方法进行了对比, 进一步验证了参数化气动弹性模型的有效性. 研究结果表明, 该参数化气动弹性模型对上述两类问题的计算精度与直接计算方法一致, 并且有着计算效率更高的优势.     

双相介质参数反演的遗传算法

研究遗传算法在双相介质材料参数反演中的作用.将一维双相介质在动载荷下的表面位移响应的计算值与实测值进行拟合,以最小方差作为目标函数,把双相介质参数反演问题归结为非线性多峰函数的最优化问题.全局最优解的求解采用多点并行搜索的遗传算法,克服了传统梯度爬山法难于求得全局最优的困难.算例表明了遗传算法的可行性和稳健性.     

基于机器学习和遗传算法的非局部晶体塑性模型参数识别

非局部晶体塑性模型考虑了由非均匀变形引起的位错在空间上的重排, 使得其本构模型变得复杂, 可调节参数众多, 因此采用常规的“试错法”难以准确确定这些参数. 虽然遗传算法能够稳健地全局优化解决参数确定问题, 但对于非局部晶体塑性模型, 其计算成本相对较高. 为解决这一问题, 提出了一种耦合机器学习模型的遗传算法, 以有效降低计算成本. 针对含有冷却孔的镍基高温合金的拉伸响应问题, 以单拉应力−应变曲线为目标, 基于屈服应力和最终应力建立评价公式, 使得优化结果与实验尽可能接近. 在这一方法中, 机器学习模型能够通过非局部晶体塑性模型的参数来预测相应的应力值, 从而替代了遗传算法中原本需要的有限元计算过程. 为了分析本构模型参数对单拉力学响应的影响, 研究采用SHAP框架, 并通过有限元结果进行验证. 结果表明, 通过该方法可以有效获取非局部晶体塑性模型参数, 使得参数计算得到的应力−应变响应与实验结果吻合较好. 此外, SHAP框架能够提供本构模型参数的重要程度分析, 以及对屈服应力和最终应力的影响.     

基于遗传算法的爆炸冲击荷载参数识别方法

基于改进的遗传算法 ,建立了根据测试系统动力响应观测数据反演爆炸冲击荷载参数的数值方法。遗传算法为解决反问题的不适定性提供了强有力的手段。数值模拟结果表明 ,所提出的爆炸冲击荷载参数随机反演方法具有全局搜索能力 ,并且具有良好的抗观测噪音能力。当测试系统的观测相对误差为 10 %时 ,参数反演结果的误差小于 8% ,所建立的参数反演方法具有良好的鲁棒性。     

基于遗传算法和梯度算法压电层合结构的最优形状控制

基于压电层合结构的有限元方程,运用ANSYS/APDL语言,编制了力-电耦合有限元分析程序(MPFEMP).以该程序为计算基础,采用遗传算法和一阶梯度优化算法,以压电片尺寸为设计变量,以压电层合梁和板的预期位移或最小重量为目标函数,给定初始变量和适应度函数,通过循环迭代MPFEMP计算程序,研究了多点控制的压电层合梁板结构的形状最优控制.结论对比分析证明了两种优化方法分析压电层合结构的有效性,同时,对复杂多层智能结构的最优形状控制和主动控制研究具有一定的参考价值.     

遗传算法在随机参数刚架结构概率优化设计中的应用

对随机参数刚架结构在随机荷载作用下基于概率的优化设计进行了研究。同时考虑结构的物理参数和作用荷载等的随机性;建立以杆截面积为设计变量、结构质量均值极小化为目标函数、具有刚度和强度可靠性约束的优化设计数学模型;通过可靠性约束等价显式化处理和引入罚函数,将原概率约束优化问题转化为无约束优化问题,利用遗传算法求解。算例表明：文中提出的模型和方法是合理有效的。     

基于近似模型的非线性区间数优化方法及其应用

在不确定优化中,非线性区间数优化方法由于需要嵌套优化,造成计算效率低下而阻碍其应用于工程实际.本文提出了一种基于径向基函数近似模型的求解方法,以提高非线性区间数优化方法的计算效率.该方法利用拉丁超立方实验设计方法采样,建立目标函数和各约束的径向基函数近似模型.利用近似模型代替嵌套优化中的真实模型,再用非线性区间数优化方法进行求解,从而提高了非线性区间数优化方法的计算效率,使得该算法在工程应用方面成为可能.用一个测试函数验证了该方法的可行性,最后将方法应用于车身薄壁梁的耐撞性优化.     

基于遗传算法的飞机气动优化设计

建立了一种以实数编码技术为基础的遗传算法模型，并把它与通过工程估算的气动分析方法相结合，进行飞机气动形的单点和多点优化设计。 优化设计中，设计变量取机为机翼、机身和尾翼的外形及三者之间的相对位置，优化目标是使飞机在跨音速和超音速飞行状态下获得配平状态下最大的升阻比。设计结果表明该优化设计方法是十分有效的，可以用来具有正常布局形式的飞机进行气动外形的优化设计。     

基于非概率模型的结构可靠性优化设计

结构设计受控于诸多因素的不确定性。基于可靠性方法的优化设计是结构设计的合理途径。不确定结构的可靠性优化设计，通常是用概率模型求解。但概率模型的应用是以有足够的数据信息为基础的。且结构的概率可靠性优化设计通常计算量很大，设计效率低。本文基于不确定性的凸集模型描述，提出了一种不同的基于非概率可靠性的结构优化设计模型。它只需知道不定参量的界限，而不要求其分布型式。可显著降低可靠性优化的计算工作量。且由于对初始数据的要求低，具有较强的适用性。实例计算表明文中方法是实用和有效的。     

基于综合非线性优化方法的倒张型悬索桥非线性优化设计

提出随机优化、零阶优化和一阶优化相结合的综合非线性优化方法,并通过对ANSYS程序的二次开发编制全面优化设计和非线性有限元分析的综合辅助程序,从而对倒张型悬索桥进行非线性优化设计,以更合理地确定倒张型悬索桥设计中的关键因素,最终使倒张型悬索桥的受力和变形达到均匀合理的状态,以利于实际工程设计和应用.从优化设计前后的对比可以看出,本文的综合非线性优化方法和综合辅助程序简单有效,优化的效果显著.     

An adaptive reanalysis method for genetic algorithm with application to fast truss optimization

Although the genetic algorithm （GA） for structural optimization is very robust, it is very computationally intensive and hence slower than optimality criteria and mathematical programming methods. To speed up the design process, the authors present an adaptive reanalysis method for GA and its applications in the optimal design of trusses. This reanalysis technique is primarily derived from the Kirsch＇s combined approximations method. An iteration scheme is adopted to adaptively determine the number of basis vectors at every generation. In order to illustrate this method, three classical examples of optimal truss design are used to validate the proposed reanalysis-based design procedure. The presented numerical results demonstrate that the adaptive reanalysis technique affects very slightly the accuracy of the optimal solutions and does accelerate the design process, especially for large-scale structures.     

基于遗传算法的舰载IMU优化布局

惯性测量单元（IMU）用来为舰载武器系统提供准确的姿态并实时监测舰船甲板的变形，对其数目和位置进行优化具有重要的实用价值．提出了多IMU优化布局的原则，建立了舰载IMU优化布局的数学模型，采用遗传算法对IMU的布局进行了优化求解。仿真结果表明，舰载IMU的布局是影响甲板变形估计精度的一个重要因素，通过对IMU的布局进行优化，减少了舰载武器系统所需IMU的数量；利用优化布局后IMU的输出信息对全舰甲板变形进行估计，估计精度有很大提高。     

NON-LINEAR DYNAMIC MODEL RETRIEVAL OF SUBTROPICAL HIGH BASED ON EMPIRICAL ORTHOGONAL FUNCTION AND GENETIC ALGORITHM

Aiming at the difficulty of accurately constructing the dynamic model of subtropical high, based on the potential height field time series over 500 hPa layer of T106 numerical forecast products, by using EOF(empirical orthogonal function) temporal-spatial separation technique, the disassembled EOF time coefficients series were regarded as dynamical model variables, and dynamic system retrieval idea as well as genetic algorithm were introduced to make dynamical model parameters optimization search, then, a reasonable non-linear dynamic model of EOF time-coefficients was established. By dynamic model integral and EOF temporal-spatial components assembly, a mid-/long-term forecast of subtropical high was carried out. The experimental results show that the forecast results of dynamic model are superior to that of general numerical model forecast results. A new modeling idea and forecast technique is presented for diagnosing and forecasting such complicated weathers as subtropical high.     

A new method for structural topological optimization based on the concept of independent continuous variables and smooth model

A concept of the independent-continuous topological variable is proposed to establish its corresponding smooth model of structural topological optimization. The method can overcome difficulties that are encountered in conventional models and algorithms for the optimization of the structural topology. Its application to truss topological optimization with stress and displacement constraints is satisfactory, with convergence faster than that of sectional optimizations. The project supported by State Key Laboratory of Structural Analyses of Industrial Equipment     

基于新的圆锥补偿结构的姿态算法（英文）

提出基于一种新的圆锥补偿结构的捷联惯导姿态算法。与传统的姿态算法不同,新算法中同时引入了角速率和角增量用于圆锥补偿(适用于角速率输入或角速率和角增量同时输入)。基于所提出的圆锥误差补偿结构,引入时间泰勒方法进行圆锥误差补偿优化设计,并定义了两种性能评价模型,以分别用于一般圆锥和机动环境下的姿态算法性能评估。将新的姿态算法与传统角增量输入的姿态算法通过仿真进行了对比分析,结果表明,在相同的采样频率和姿态更新周期以及相同的圆锥和机动环境的条件下,新的五子样姿态算法的性能明显优于传统角增量输入的五子样姿态算法。     

基于区间模型的结构非概率稳健优化设计

采用区间模型描述不确定参数,在考虑传统约束条件基础上,增加了可靠性指标作为约束条件,研究结构的稳健性优化设计.从非概率可靠性指标的几何意义出发,寻找非概率可靠性指标目标值与不确定参数的波动范围的关系,将非概率的稳健优化设计转化为两层优化模型.对于非线性功能函数,内层优化根据非概率可靠性指标的波动范围最小化功能函数,从而避免了内层优化直接计算非概率可靠性指标难的问题.对于线性功能函数,不确定性参数可以表示为非概率可靠性指标目标值的显示表达式,两层稳健优化转化为确定性的单层优化.该方法优化描述明确清晰,计算公式简便,计算效率高.算例验证了本文所提方法的可行性和正确性.