桁架结构截面优化设计的改进模拟退火算法

将模拟退火算法应用于桁架结构截面尺寸优化设计,提出若干方法改进了算法的鲁棒性、计算效率和求解精度。通过一批经典问题,同时与传统结构优化算法和遗传算法进行了比较。数值结果表明,本文的改进模拟退火算法具有很高的优化求解精度,计算效率有显著提高且优于遗传算法,有望在结构优化设计问题中发挥其特点。     

面向工程全局优化的混沌优化算法研究进展Research advances of chaos optimization algorithms for engineering global optimization

近年来,基于混沌的初值敏感性、伪随机性、遍历性以及自相似分形等非线性动力学特性所发展的混沌优化方法,是一种有潜力的工程全局优化新工具,已广泛应用于科学与工程技术的各学科领域。根据混沌优化方法的发展历程,以算法基本思想和工程应用研究状况为重点,评述了混沌神经网络优化方法、第一类混合混沌优化算法（基于混沌搜索）、第二类混合混沌优化算法（混沌序列代替随机序列）以及混沌分形优化四种主要混沌优化算法。混沌映射最早被引入神经网络,发展了混沌神经网络优化方法,可解决复杂的组合优化等全局优化问题。遗传算法及粒子群等启发式随机算法虽具全局搜索能力,但易出现早熟并陷入局部最优。然后,出现了混沌搜索的概念,研究者将其嵌入启发式算法建立了第一类混合混沌优化算法,可有效克服原启发式算法早熟收敛的缺点。随后,利用混沌映射产生的混沌序列代替启发式算法中的随机参数形成了第二类混合混沌优化算法。混合混沌优化算法有益于实现快速全局收敛和提高计算精度。最后,利用混沌分形特性,从分形理论出发提出一类新颖的混沌分形优化算法,可搜索到优化问题的所有全局最优解。此外,对混沌优化算法研究的几个发展方向进行了展望,诸如加强混沌优化算法的参数设计、处理大规模优化、多目标优化问题以及使用代理模型等。     

面向工程全局优化的混沌优化算法研究进展

近年来,基于混沌的初值敏感性、伪随机性、遍历性以及自相似分形等非线性动力学特性所发展的混沌优化方法,是一种有潜力的工程全局优化新工具,已广泛应用于科学与工程技术的各学科领域。根据混沌优化方法的发展历程,以算法基本思想和工程应用研究状况为重点,评述了混沌神经网络优化方法、第一类混合混沌优化算法(基于混沌搜索)、第二类混合混沌优化算法(混沌序列代替随机序列)以及混沌分形优化四种主要混沌优化算法。混沌映射最早被引入神经网络,发展了混沌神经网络优化方法,可解决复杂的组合优化等全局优化问题。遗传算法及粒子群等启发式随机算法虽具全局搜索能力,但易出现早熟并陷入局部最优。然后,出现了混沌搜索的概念,研究者将其嵌入启发式算法建立了第一类混合混沌优化算法,可有效克服原启发式算法早熟收敛的缺点。随后,利用混沌映射产生的混沌序列代替启发式算法中的随机参数形成了第二类混合混沌优化算法。混合混沌优化算法有益于实现快速全局收敛和提高计算精度。最后,利用混沌分形特性,从分形理论出发提出一类新颖的混沌分形优化算法,可搜索到优化问题的所有全局最优解。此外,对混沌优化算法研究的几个发展方向进行了展望,诸如加强混沌优化算法的参数设计、处理大规模优化、多目标优化问题以及使用代理模型等。     

航空发动机叶片抗冲击动力学拓扑优化研究

本文运用了结合混合元胞自动机(Hybrid Cellular Automaton, HCA)方法和基于LS-DYNA显式有限元算法的动力学拓扑优化方法来解决非线性动力学拓扑优化问题,并形成了该方法迭代过程的数学模型．运用该方法,对某航空发动机叶片进行了动力学拓扑优化设计,给出了优化后结构的材料分布,并与优化前结构进行了对比分析．结果表明,优化后结构相比于优化前在材料分布上更加合理,在减少质量的同时降低了结构在冲击过程中的最大应力,实现了航空发动机的抗冲击优化,为航空发动机动态优化设计提供了有效分析方法．     

基于刚度与应力问题的多相材料双尺度拓扑优化研究

本文针对双尺度晶格结构的优化设计，在质量约束条件下，提出了一种将均匀化方法与快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)相结合的拓扑优化方法，并引入双向渐进(BESO)思想指导单元的增删．对于双尺度优化设计，利用均匀化理论实现了微观尺度与宏观尺度的耦合．为了解决工程应用中的多相材料布局以及结构刚度、应力双目标优化问题，引入带有加权因子的材料插值方案，利用改进的密度插值函数推导出带惩罚因子的灵敏度计算公式，利用全局p范数应力方案消除应力的局部行为．为了使多相微观结构具有较强的边界连通性，对微观单元进行基于密度的边界设计．最后，对经典的L型梁与二维支撑结构进行优化设计，分析了p范数应力参数对优化结果的影响．结果表明，所提出的算法可以有效地使双目标达到最优解的平衡状态．此外，通过与经典的均匀化算法以及相关领域研究的结果进行对比，证明了所提出算法在多相材料以及双目标优化问题中的优越性，为未来双尺度优化解决工程问题提供了一定的理论基础．     

基于自适应多可信度多项式混沌-Kriging模型的高效气动优化方法

多可信度代理模型已经成为提高基于代理模型的优化算法效率和可信度水平最有效的手段之一.然而目前流行的co-Kriging和分层Kriging (HK)等多可信度代理模型泛化能力不足,缺乏对高阶/高非线性建模问题的适应性,难以广泛应用.文章基于发展的自适应多可信度多项式混沌-Kriging (MF-PCK)代理模型,在提高建模效率和对高阶/高非线性问题近似准确率的同时,建立了基于该自适应MF-PCK模型的高效全局气动优化方法.在发展的方法中,提出了基于MF-PCK模型的新型变可信度期望改进加点方法,使代理优化算法效率进一步提高.为了验证发展方法的全面表现,将其应用在经典的数值函数算例以及多个跨音速气动外形的确定性优化和稳健优化设计中,并与基于Kriging和HK模型的代理优化算法进行了全面比较.结果表明,发展的新型多可信度全局气动优化方法其优化效率相对于基于Kriging和HK模型的优化效率显著提高,结果更好也更加可靠,并且稳健优化设计效率和结果也更符合工程应用需求,证明了其相对于基于Kriging和HK模型的代理优化算法的显著优势.     

考虑微结构连接性的双尺度结构自然频率拓扑优化

多孔材料因具有轻量化、高孔隙率和减振/散热等优良多物理特性,在航空航天等领域具有广阔应用前景。采用拓扑优化方法对含多种多孔材料的结构进行结构与材料微结构构型一体化设计,有助于获得具有优良力学性能的结构设计。然而,传统逆均匀化微结构设计方法无法确保不同多孔材料微结构之间的连接性,设计结果不具备可制造性。本文面向含多种多孔材料的双尺度结构基频最大化设计问题,考虑不同微结构之间的连接性,协同设计多孔材料的微结构构型及其在宏观尺度下的布局。采用均匀化方法计算多孔材料的宏观等效力学性能,通过对不同多孔材料微结构单胞的边界区域采用相同的拓扑描述确保双尺度优化过程中任意空间排布下不同微结构的连接性,并通过优化算法确定微结构间的连接形式及微结构拓扑。在宏观尺度,提出结合离散材料插值模型和RAMP插值模型RAMP (Rational Approximation of Material Properties)的多孔材料各向异性宏观等效刚度及质量插值模型,获得清晰的多孔材料宏观尺度布局并减轻优化过程中伪振动模态的影响。建立以双尺度结构基频最大化为目标,以材料用量为约束的优化列式,推导灵敏度表达式,并基于梯度优化算法求解双尺度结构拓扑优化问题。数值算例表明,采用本文优化方法能够有效确保基频最大化双尺度结构设计中不同多孔材料微结构之间的连接性,增强优化设计结果的可制造性。     

基于PTCNN的结构布局优化问题研究

对结构优化中的难点布局优化问题,基于交叉学科的优势,运用脉冲暂态混沌神经网络（PTCNN）的方法,对一个新型布局优化模型进行了寻优计算。在PTCNN算法中应用脉冲混沌动力自然解决了杆件的恢复和删除问题;利用神经网络的多神经元并行构成特点,通过参数调整方法解决了不同数量级变量问的耦合问题。因此PTCNN不仅是模型的寻优算法,更成为布局优化的一部分。此外构造了一个应力关联系数σ_AI,使面积变量随杆中应力大小按比例自适应下降。算例结果表明,基于PTCNN方法解决结构布局优化问题,有效且具有自适应性,布局优化效果明显。     

复合材料框架结构刚度几何双尺度优化设计

航空航天结构对超轻质大跨度框架类结构提出了迫切的需求,考虑纤维增强复合材料框架结构宏观与微观的可设计性,基于结构与材料一体化优化理念,研究了复合材料框架结构宏观拓扑与微观纤维铺层参数并发优化的双尺度优化问题。以宏观管件构件内半径与微观连续纤维缠绕角度为两类独立的设计变量,建立了以最小化结构柔顺性为目标函数、材料用量为约束的双尺度复合材料框架结构优化列式,给出了宏微观设计变量灵敏度信息的求解算法。讨论并对比了单尺度微观纤维缠绕角度优化、宏观截面拓扑优化与宏微观双尺度并发优化。数值算例表明,双尺度并发优化设计可进一步发掘结构与材料的承载潜力,实现既定性能下的结构轻量化设计。     

基于拓展多尺度有限元的点阵材料结构最小柔顺性设计

本文应用拓展的多尺度有限元法（Extended Multiscale Finite Element Method),以微观构件的截面积为设计变量,研究了体积约束下点阵材料构成结构的最小柔顺性设计问题。建立了适应具有复杂几何形状和载荷边界的点阵材料结构的优化模型,应用序列二次规划算法对悬臂梁和L形梁算例在线性边界条件和周期性边界条件下进行了优化设计,讨论了点阵材料微结构尺寸效应对优化结果的影响,验证了优化模型和求解算法的可靠性,为点阵材料应用于复杂实际工程结构的优化设计提供了新的技术手段。     

非线性函数的混沌优化方法比较研究

已有的混沌优化方法几乎都是利用Logistic映射作为混沌序列发生器，而Logistic映射产生的混沌序列的概率密度函数服从两头多、中间少的切比雪夫型分布，不利于搜索的效率和能力。为此，首先根据Logistie映射混沌轨道点密度函数的特点，建立改进的混沌-BFGS混合优化算法。之后，考虑到Kent映射混沌轨道点密度为均匀分布，建立了基于Kent映射的混沌-BFGS混合优化算法。然后对五种混合优化方法——不加改进的和改进的基于Logistic映射的混沌-BFGS法，基于Kent映射的混沌-BFGS法，Monte Carlo试验-BFGS法，网格-BFGS法进行了研究，分别对3个低维和2个高维非线性复杂测试函数进行优化计算，对它们的全局优化计算效率和寻优能力做了比较，并探讨了混合优化方法全局优化性能差异的原因。结果表明，混沌优化方法是与Monte Carlo方法类似的一种随机性试验优化方法。而且，这类优化方法的计算性能至少与以下因素有关：混沌／随机序列的统计性质，优化问题全局最优点位置。     

基于拟满应力设计和遗传算法的网架截面优化方法

通过在遗传算法中嵌入拟满应力算子,提出了一种以网架结构杆件截面作为离散变量的优化设计方法,即基于拟满应力设计和遗传算法的网架截面优化方法.分析结果表明,该法能够提高遗传算法的搜索效率和获得全局最优解的可靠性,对于同时有应力和位移约束的网架等空间结构截面优化问题,这种混合算法有较高的效率.     

混沌优化算法在土质边坡稳定性分析中的应用

确定边坡最危险滑动面并计算与之相对应的安全系数是边坡支护的重要任务。本文结合简化Bishop法,用一种新的智能优化算法——混沌优化算法来搜索全局最优解。该方法利用混沌运动本身具有遍历性、随机性、“规律性”等内在特点,能在一定范围内按其自身“规律”不重复地遍历所有状态,易于跳出局部最优解,具有很强的全局搜索能力。通过坡高为12.3m的某电厂三层土质边坡的典型算例分析,并和遗传算法、枚举法计算结果对比可知,计算结果超于一致,其差值接近于0,因此混沌优化算法能在很高精度下搜索到全局最优解,能很好地解决边坡稳定性分析中的优化问题。     

改进单向搜索遗传算法的工程结构优化设计

本文基于规范规定的约束条件和各项技术标准要求，建立了离散变量结构优化模型。针对遗传算法在迭代过程中经常出现未成熟收敛、振荡、随机性太大和迭代过程缓慢等缺点，提出一种新的遗传算子单亲遗传算子，用于对遗传算法的改进。并提出一种离散变量结构优化设计的单向搜索算法与遗传算法结合在一起解决问题。优化设计结果表明，这种改进单向搜索遗传算法的收敛特性得到了很好的改善，即发挥了单向搜索算法局部搜索能力强的特点，又发挥了遗传算法全局性好的特点。该方法是一种有效的工程结构优化设计方法。     

油井套管结构的最小成本设计

油井套管的最小成本设计是工程中关心的问题,本文提出了Fibonacci搜索法与相对差商法相结合的套管截面尺寸参数和扶正器布局问题的混合整数-离散变量优化方法,解决了多工况、多约束下套管结构的优化问题,已应用于工程实际。     

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。     

A discrete nonlinear stepping optimization method and its application

Most of the practical design variables should always be discrete quantity within engineering optimization design problems. To obtain the true optimization solution, a discrete optimization method must be used. In this paper, a new method called step optimization search method is presented to solve the discrete quantity mathematic programming problems. The basic idea of this method is to find out an initial feasible point and then to search the optimum point step by step in the neighbouring region of this point so as to obtain an improved new discrete point. Respectively, the new point can be taken as initial one, and the whole process can be carried out once more until the optimum solution of the problem is obtained. Some results of numerical examples of practical problems show that this new method can solve problems quickly and simply and can be applied in a lot of engineering design problems.     

基于Kriging模型的汽轮机基础动力优化设计

随着汽轮机容量的增加和核电站的迅速发展,汽轮机基础动力优化设计已经成为世界前沿的研究课题.本文提出一种基于Kriging模型的有效优化方法,用以求解上述动力优化设计问题.该问题的优化模型是在汽轮机基础框架重量约束条件下,优化汽轮机基础中柱的位置和粱、柱的截面面积,使基础振动的最大幅值最小化.Kriging模型用于建立基础振动的最大动位移幅值与设计变量间的近似函数关系,从而避免了优化迭代中灵敏度分析.开发了动力分析程序,作为黑箱用于动力响应分析.算例结果表明,本文方法在效率和稳定性上优于序列线性规划方法.     

应力约束下预应力平面实体钢结构拓扑优化设计

对预应力平面实体钢结构拓扑优化设计问题进行研究,建立了以索力值、单元尺寸和结构拓扑为设计变量,以应力为约束条件,以结构重量最小为目标函数的数学优化模型.在求解方法上,首先以满应力设计准则法建立索力值与结构重量之间的优化模型,通过该模型的求解确定索力值,并通过满应力设计选取单元尺寸,然后对单元体厚度按闻值进行分类,从而删除低厚度单元实现结构的拓扑优化.算例结果与预应力钢结构理论相吻合,表明本文所提出的方法是有效的,可为预应力钢结构体系创新提供理论方法.