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。     

二级多点近似方法在整星结构优化设计中的应用

以整星结构为研究对象,针对含有离散变量的混合变量优化问题,应用二级多点近似方法给出从卫星拓扑布局设计到尺寸的一体化优化求解过程。首先,对整星结构进行仿真和振动试验,设计满足总体指标要求且已得到在轨验证。其次,建立以极小化卫星质量为目标的多工况优化模型后利用分段多点逼近函数建立了显式近似问题。最后,采用遗传算法和变尺度法分别对离散/连续两类变量寻优,并以拓扑构型一致性和目标函数的下降程度作为收敛的判定依据。结果显示,在满足频率和静力的约束下,卫星质量降低了7.9%,且结构分析迭代次数仅为50~60次,从而验证了该方法在求解整星结构多变量多工况下的一体化设计问题时具有很高的计算效率和准确性。     

作动器/传感器优化配置的研究进展

给出了作动器／传感器优化配置问题的数学描述,综述了作动器／传感器优化配置方法的发展现状．阐述了振动控制和模态试验中作动器／传感器优化配置的关系．并给出需要进一步研究的几个问题     

柔性结构作动器／传感器优化配置研究

从有效衰减振动能量的角度出发,在对位配置作动器／传感器的情况下,通过最小化系统总储能积分,对柔性结构振动主动控制中的作动器／传感器位置及反馈增益进行了优化。在优化方法上,作者提出了一种快速收敛的遗传算法,即“适应度缩放” 加引入“有偏外来移民”的遗传算法。实验结果表明了该方法的有效性和控制系统的良好减振效果。     

同时满足刚度和强度约束的框架拓扑优化

基于ICM（Independent Continuous Mapping，即独立、连续、映射）方法．对单元重量、单元许用应力和单元刚度分别引入不同的过滤函数，把0-1型离散拓扑变量转化为[0．1]区间上的连续变量．建立了拓扑变量连续的优化模型。借助满应力准则将应力约束转化为拓扑变量的动态下限．用单位虚载荷法将位移约束显式化．得到拓扑优化的近似显式模型。为了提高模型的求解效率，根据对偶理论求解原问题的对偶模型，通过在对偶空间迭代求解对偶模型得到原模型的解。引入结构非奇异、结构响应不被违背和结构重量不改变三个准则判断迭代收敛。并根据这三个准则自适应的调整折减系数来搜索最佳阁值。然后根据闻值将连续拓扑变量回归为0-1型离散拓扑变量。利用MSC／Nastran的开放性，借助MSC／Patran提供的PCL（Patran Command Language）开发环境．完成了满足刚度和强度的多变量的框架拓扑优化程序。算例结果表明．用ICM方法解决多变量框架拓扑优化问题是快速、有效的。     

求解一类可分离凸规划的对偶显式模型DP-EM方法

推导对偶目标函数的精确显式表达式,可选用更多成熟高效的求解方法,从而进一步提高了非线性规划对偶理论求解结构拓扑优化问题的效率.研究工作来源于非线性凸规划同其对偶规划的间隙为零,可以等价转化为对偶问题求解,通常可以大大地缩小问题的规模,可是二者不具有显式关系却影响了对偶解法的应用.所幸的是,结构优化当中一大类问题包括连续体结构拓扑优化问题,不仅具有凸性,而且具有变量可分离性,于是原变量和对偶变量之间有了显式关系,因此,对偶解法成了38年来被应用的有效方法之一.然而长期以来,对偶问题的目标函数并不是显式,这缘于含参数的极小化问题导致目标函数为隐式表达,常见的显式化方法是进行二阶近似.本文突破了对偶问题难以显式化只能采用近似显式的定势,将我们提出的"对偶规划-显式模型"(DP-EM)方法应用于连续体结构拓扑优化,并与对偶序列二次规划(DSQP)算法及移动渐近线(MMA)算法为求解器的方法进行计算效率对比,结果显示:(1)MMA算法比DP-EM算法和DSQP算法的外部迭代次数均多;(2)DP-EM算法与DSQP算法外循环次数相同,而内循环数显著减少.说明了DP-EM算法具有显式对偶函数的优势.     

振动工程中智能结构的研究进展

介绍了智能结构的概念,评述了近年来用于振动工程中的智能结构所研究的几个基本问题：传感器,作动器,智能结构动力学建模及其振动控制,传感／作动器在结构中的优化配置,并提出了建议研究的几个问题：作动／传感材料的研究、集成技术的研究、控制器的研究和结构控制一体化优化技术     

多约束膜结构截面优化及在MSC/Nastran上的程序实现

将准则法和数学规划法相结合，借助满应力准则将应力约束转化为动态尺寸约束，利用单位虚载荷法将位移约束转化为设计变量的显式表达式建立优化模型，然后用数学规划法求解；采用无量纲设计变量实现设计变量连接，对膜结构的厚度进行优化设计；根据对偶理论，应用对偶规划精确映射原问题，再按泰勒展式建立对偶问题的二阶近似。为了提高优化效率，采用射线步调整结构性态，运用粗选有效约束技术筛选约束，并采用主、被动变量循环确保收敛稳定。以MSC／Nastran软件作为结构分析的求解器，以MSC／Patran软件作为开发平台，完成了膜结构截面优化程序。对膜结构的单变位、多变位的结构优化问题进行了优化计算，并与MSC／Nastran优化模块的计算结果进行比较。算例结果表明程序的可靠性、高效性和稳定性以及理论算法的优越性。     

考虑可控性的压电作动器拓扑优化设计

压电作动器可以把电能转换成机械能,在结构主动振动控制中具有应用背景. 由于压电作动器的布局对振动控制效果影响很大,因此作动器布局优化一直是结构控制研究的关键之一. 为了提高压电结构控制能量的利用效率,本文提出了以提高结构可控性为目标的压电作动器的拓扑优化方法. 基于经典层合板理论对压电结构进行了有限元建模,并采用模态叠加法将动力控制方程映射到模态空间,推导了基于控制矩阵奇异值的可控性指标. 优化模型中,选取可控性指标指数形式为目标函数,将设计变量定义为作动器单元的相对密度,并基于人工密度惩罚模型构造了压电系数惩罚模型,给出了基于控制矩阵奇异值的可控性指标关于设计变量的灵敏度分析方法. 优化问题采用基于梯度的数学规划法求解. 数值算例验证了灵敏度分析方法和优化模型的有效性,并讨论了主要因素对优化结果的影响.      

考虑可控性的压电作动器拓扑优化设计

压电作动器可以把电能转换成机械能,在结构主动振动控制中具有应用背景.由于压电作动器的布局对振动控制效果影响很大,因此作动器布局优化一直是结构控制研究的关键之一.为了提高压电结构控制能量的利用效率,本文提出了以提高结构可控性为目标的压电作动器的拓扑优化方法.基于经典层合板理论对压电结构进行了有限元建模,并采用模态叠加法将动力控制方程映射到模态空间,推导了基于控制矩阵奇异值的可控性指标.优化模型中,选取可控性指标指数形式为目标函数,将设计变量定义为作动器单元的相对密度,并基于人工密度惩罚模型构造了压电系数惩罚模型,给出了基于控制矩阵奇异值的可控性指标关于设计变量的灵敏度分析方法.优化问题采用基于梯度的数学规划法求解.数值算例验证了灵敏度分析方法和优化模型的有效性,并讨论了主要因素对优化结果的影响.     

基于Kriging代理模型的结构形状优化方法研究

建立了一种进行结构形状优化的工程方法。该方法利用试验设计法选取位置变量样本点,并对各个样本点对应的结构进行尺寸优化,然后根据样本点和尺寸优化结果建立Kriging代理模型,再利用遗传算法求出位置变量最优解,进而得到结构最优解。最后进行了15杆平面拱式桁架、悬臂梁和25杆空间桁架三个形状优化算例,算例分析结果表明:该方法思路清晰、适应性强、优化效果明显,具有较大的工程应用价值。     

Optimal placement of piezoelectric active bars in vibration control by topological optimization

A continuous variable optimization method and a topological optimization method are proposed for the vibration control of piezoelectric truss structures by means of the optimal placements of active bars. In this optimization model, a zero-one discrete variable is defined in order to solve the optimal placement of piezoelectric active bars. At the same time, the feedback gains are also optimized as continuous design variables. A two-phase procedure is proposed to solve the optimization problem. The sequential linear programming algorithm is used to solve optimization problem and the sensitivity analysis is carried out for objective and constraint functions to make linear approximations. On the basis of the Newmark time integration of structural transient dynamic responses, a new sensitivity analysis method is developed in this paper for the vibration control problem of piezoelectric truss structures with respect to various kinds of design variables. Numerical examples are given in the paper to demonstrate the effectiveness of the methods.     

对偶法求解应力与位移约束不同显式的优化模型

基于响应面法,通过内力将应力约束显式化为正变量的一阶近似,位移约束采用倒变量一阶近似,建立以桁架结构重量最小为目标的截面优化模型,采用对偶规划理论转化为拟无约束模型,采用序列二次规划算法求解。此方法同应力约束零阶近似和一阶近似(使用响应面方法显式化)等方法进行了算例比较,表明本文的优化模型有较好的求解效率。     

基于可靠度的结构优化的序列近似规划算法

基于可靠度的优化的最直观解法是把可靠度和优化的各自算法搭配一起形成嵌套两层次迭代。为改善其收敛性提高计算效率,人们提出了功能测度法、半无限规划法、单层次算法等多种改进方法。本文对传统结构优化界的经典序列近似规划法改造并扩展应用于求解基于可靠度的结构优化问题,构造该问题的序列近似规划模型和求解过程;其核心思想是在每个近似规划子问题中采用近似可靠度指标对设计变量的线性近似,在优化迭代过程中同步更新设计变量和随机空间中的近似验算点坐标,以达到可靠度分析和优化迭代同步收敛的目标。为了算法的实施,还推导出近似可靠度指标的半解析灵敏度计算公式,编制了程序,最终实现与通用软件的连接。论文用算例证实算法的有效性。     

GA based meta-modeling of BPN architecture for constrained approximate optimization

Artificial neural networks (ANN) have been extensively used as global approximation tools in the context of approximate optimization. ANN traditionally minimizes the absolute difference between target outputs and approximate outputs, thereby resulting in approximate optimal solutions being sometimes actually infeasible when it is used as a meta-model for inequality constraint functions. The paper explores the development of the modified back-propagation neural network (BPN) based meta-model that ensures the constraint feasibility of approximate optimal solution. The BPN architecture is optimized via genetic algorithm (GA) to determine integer/continuous decision parameters such as the number of hidden layers, the number of neurons in a hidden layer, and interconnection weights between layers in the network. The verification of the proposed approach is examined by adopting a number of standard structural problems and an optical disk drive (ODD) suspension problem. Finally, GA based approximate optimization of suspension with optical flying head (OFH) is conducted to enhance the shock resistance capability in addition to dynamic characteristics.     

基于遗传算法和参数化建模的非线性结构优化

提出了一种对存在接触关系的非线性结构(装配体)进行优化设计的新方法。该方法将遗传算法与结构几何及有限元参数化建模方法相结合，在通用CAE软件的二次开发编程环境中实现对带接触的结构装配体进行结构尺寸和形状优化设计。文中利用该方法对某浮动式闭气结构的重要结构参数和关键构件形状实施了优化设计，使其闭气性能得到大幅度提高，体现了本文方法在解决这类优化问题中的优势。本文的方法有利于拓宽结构优化技术在机械设计领域的应用范围。     

基于字典序整数编号的大型空间智能桁架结构主动杆位置优化

智能计算方法在大型空间智能桁架结构的主动杆优化配置问题中有着广泛的应用。为有效避免传统遗传算法编码方式在算法实现过程中容易出现无效染色体的问题,本文基于字典序整数编号的遗传算法,给出了一个由整数编号还原到对应组合的快速还原算法。利用此方法对空间T型桁架结构的主动杆位置优化进行仿真并与传统编码方法结果进行比较,验证了本文方法的有效性和优越性。     

基于实验设计法的工程结构优化设计

基于实验设计法,提出了一种新的工程结构优化设计方法,这种方法将设计变量的水平值配列于正关表中,按正交表的参数组合条件进行结构解析,通过对设计变量对于目标函数值的方差分析和F检验,改变设计变量的水平值,进而通过迭代计算使设计变量趋地最优解,本文以杵架结构为计算例,验证了本方法的全局收敛性和优化精度,由于无需构建目标函数和约束函数以及微分计算,此方法具有简单而又适应广泛的优点。     

平面膜结构拓扑优化的有无复合体方法

将作者对桁架在应力约束下结构拓扑优化的有无复合体模型发展到平面膜结构在应力、位移约束下结构拓扑优化的建模与求解。同时提出了该模型的有效解法,获得了令人满意的数值结果。本文工作表明独立连续拓扑变量的提出对于结构拓扑优化的研究是有意义的。