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。     

求解具有奇异性的桁架拓扑优化的遗传算法

采用遗传算法求解具有奇异最优解现象的桁架结构拓扑优化问题。在桁架结构拓扑优化的内力约束ε-放松列式基础上,根据遗传算法特点通过引入拓扑变量提出一种新的优化模型列式。在遗传算法中改进了适应度函数及约束处理方法、选择和交叉操作等,提高了求解算法的效率和可靠性。数值算例以及两种列式的对比分析表明,本文改进的遗传算法和新提出的优化模型列式,能够得到拓扑优化问题的全局最优解。     

采用自动分组遗传算法的频率约束下桁架拓扑优化

研究了带有频率约束的桁架结构拓扑优化问题.首先比较了同为铰结情况下采用两种不同单元-杆单元和梁单元模拟对频率计算结果的影响,发现杆模型会丢失杆件弯曲振动模态,得到的最大自振频率设计往往含有很细截面的杆件,而实际上具有很低的频率.为克服这一困难,并考虑到实际工程结构的结点具有一定的刚性,建议此类优化问题可以采用刚架模型进...     

桁架结构拓扑优化设计的线性规划方法

本文提出了一种新的桁架结构拓扑优化设计方法,在该方法中,以杆件内力为设计变量,以由结构力学的基本方程构成的位移、应力等物理量为约束,构成了拓扑优化的线性规划模型。它克服了目前桁架结构拓扑优化的两大困难——预定设计位移场与在拓扑优化过程中无法考虑位移、应力等性态约束。文章最后给出了两个考题,说明了本方法的可行性与有效性。     

基于可靠性的桁架结构拓扑优化设计

建立了以杆截面为设计变量、结构重量极小化为目标、具有位移、应力等性态可靠性约束的桁架结构拓扑优化设计数学模型．通过引入可靠性安全系数，并利用结构力学的三个基本方程，将结构的位移和杆件应力可靠性约束等价显示化为设计变量的线性函数，使原基于可靠性的优化模型转化为常规的序列线性规划问题，利用修正的单纯形法求解．算例表明文中提出的方法既简单又有效．     

基于应力分析的桁架结构双向拓扑优化方法

结构拓扑优化问题的研究多是采用基结构的思路,通过删除在设计区域内的不必要单元来得到结构的最优拓扑构型。本文探索了一种增加单元与删除单元相结合的双向拓扑优化方法,采用了网格与杆件两类单元对桁架进行分析:在高应力杆件单元周围生成新网格单元,并且删除低应力的杆单元,结构逐渐进化,从而得到优化的拓扑构型。文章最后通过数值算例,表明该方法是可行的。     

基于和声搜索遗传算法的桁架结构拓扑优化

为改善传统设计理念和遗传算法优化不足,促进桁架结构离散变量拓扑优化发展与创新,将遗传算法与和声搜索算法混合,同时对遗传交叉和变异分3种情况进行自适应改进,建立了用于桁架结构拓扑优化的新型混合遗传算法——和声搜索遗传算法,利用该方法分别对平面桁架和空间桁架结构进行拓扑优化分析,并与改进遗传算法、拟满应力遗传算法、相对差商法、复合形遗传算法和改进蚁群算法比较,证明了此方法是有效、可行的。     

桁架拓扑优化的多点逼近遗传算法

提出一种基于多点逼近函数和遗传算法的桁架拓扑优化方法。该方法建立了包含连续尺寸和离散拓扑两类变量的优化模型,并通过构造多点逼近函数建立了结构优化问题的第一级序列显式近似,然后采用分层优化方法：在外层对拓扑变量采用遗传算法进行优化;在内层对尺寸变量通过可由对偶法求解的第二级序列近似问题进行优化。几个经典的桁架拓扑优化算例表明该方法能以较少的结构分析次数获得比较理想的概率意义上的最优解。     

平面桁架结构拓扑优化方法研究

利用满应力设计准则法(FSD)对桁架结构截面优化的优势,将其引入基于形状语法规则的结构拓扑模拟退火优化算法(STSA)的随机搜索过程,探索两者的结合方式,形成了基于力学原理的优化算法和随机搜索数学优化方法相结合的杂交算法.受应力和欧拉屈曲约束的平面桁架结构拓扑优化算例表明:根据形状语法规则(尺寸、形状和拓扑规则)的"最有效规则选择"原理,当迭代步内所统计的尺寸规则最有效则结构趋于稳定,此时可引入FSD使结构趋于满应力状态,从而使数学随机搜索得到的结构更加符合力学受力原理,所形成的杂交算法使STSA的寻优搜索过程更为稳定,并改善了STSA搜索效率和最优解.     

桁架结构非概率可靠性拓扑优化

考虑非概率可靠性的拓扑优化对于非确定参数和荷载条件下结构的概念设计具有重要意义,有关研究国内外少见报道.本文利用凸模型理论,考虑优化迭代过程的需要,提出改进的非概率可靠性指标的定义,并针对桁架结构拓扑优化设计问题建立了以杆件截面积为设计变量、结构重量极小化为目标、具有非概率可靠性指标约束的广义尺寸优化数学模型.本文指出,考虑桁架结构参数的不确定性的条件下所得到的最优杆件布局与确定性优化所得到的结果可能有显著不同.对文中提出的数学模型,采用数学规划算法求解,数值算例结果令人满意.本文工作表明了桁架结构非概率可靠性拓扑优化设计的可行性和所提出算法的有效性.