改进的遗传算法求解桁架的形状优化

提出将改进的遗传算法用于优化具有离散尺寸、连续形状变量的桁架重量. 考虑到离散和连续变量的本质，提出了混合编码方法，其中包括二进制和实数编码，整 数和实数编码. 采用了凝聚选择法------基于约束和适应度值双重标准，完全适应约束问题 的本质. 竞争保留最优个体方法延长了优良个体的寿命，使好基因有更大的机会遗传给 下一代. 算例表明改进的遗传算法是可行且有效的.     

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。     

遗传算法求解可行域分离的结构优化问题

应用遗传算法求解了两类可行域分离的结构优化问题：局部屈曲约束的桁架拓扑优化问题和动力响应约束优化问题．对第一类问题，提出了新的数学表达式，适合于遗传算法求解．采用了改进的适应度函数及约束处理方法、约束凝聚选择、交叉操作改进和竞争最优保留，提高了遗传算法的效率和可靠性．算例说明，该方法能够克服可行域分离给传统优化算法带来的困难，有效地在多连通可行域中搜索全局最优解．     

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。     

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.     

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。     

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。     

离散变量结构拓扑优化设计研究

研究了离散变量结构拓扑优化设计的若干问题，讨论了离散型优化模型的合理性，提出截面设计变量的离散程度和全局约束影响最优拓扑，是优化中不可忽视的因素，文中还提出了一种解离散变量桁架，刚架结构拓扑优化的启发式算法。     

遗传算法在结构优化中的研究进展

遗传算法(genetic algorithm)是基于Darwin的进化论和Mendal 遗传学说而形成的新算法,具有全局收敛性和并行性,适用性广,并要求 较少的先验知识,现在已广泛应用于优化、模式识别等方面.本文简要地 介绍了简单遗传算法的基本过程及其数学基础;并从编码机制、收敛性 和算子的研究等方面详细地阐述了遗传算法理论的发展;对约束处理方 式、适应值函数的选取等方面的研究进行分析和评论;最后还提出遗传 算法存在的主要问题和展望.     

遗传算法改进及其在岩土参数反分析中的应用

本文的主要目的是开发基于实数编码的杂交遗传算法来识别土体的本构参数。该杂交遗传算法在经典遗传算法框架下开发,融合两个新开发的交叉算子,形成了一个新的杂交策略。为了保持种群的多样性,在算法中采用了一个动态随机变异算子。另外,为了提高算法收敛性,采用了一个基于混沌的局部搜索技术。分别基于室内试验和现场试验,通过识别土的本构参数来测试新算法的搜索能力和搜索效率。为了测试新开发算法的突出表现,特选用5种经典的随机类算法(遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、差分算法和蜂巢算法),分析同样的案例进行比较。结果表明,在收敛速度和最优解的准确度方面,新改进的算法可以很好地处理岩土工程的参数反演。     

包含两类变量的离散变量桁架结构拓扑优化设计

建立了包含截面和拓扑两类变量的离散变量结构拓扑优化设计的数学模型,该模型考虑了截面变量与拓扑变量间的耦合关系,反映了拓扑优化问题的组合优化本质,可以较好地解决"极限应力"、"最优解的奇异性"等困扰结构拓外优化设计的问题．同时采用相对差商法进行离散变量桁架结构拓扑优化,直接求解包含两类变量的离散变量结构拓扑优化设计数学模型,收到了比较满意的效果．     

大型相控阵天线结构保型设计研究

针对某大型相控阵天线自重大、表面精度要求高、加强筋安装位置受限的特点,本文进行相控阵天线阵面保型的结构方案设计.考虑到加强筋安装位置和型材受限,提出了连续化过滤函数,使得型材变量与连续变量进行映射,将离散变量拓朴优化转换为连续变量拓朴优化求解,提高了求解效率,降低了求解的规模.同时,为降低支腿驱动力,以调整机构条件数为目标进行铰节点的布局优化,并进行了静、动力的计算,确定了支腿最大驱动力.对某大型相控阵雷达进行了案例验证,收到满意的结果,并且该方案将应用到工程实际中.     

Studies on optimal topology design of structures with discrete variables

Some problems in the optimal topology design of structures with discrete variables are studied in this paper. The problem of a model of discrete optimization is discussed and a neglected fact that discrete optimum design may be controlled by the discreteness of sizing variables and global constraints is pointed out. A heuristic algorithm for solving discrete topology optimization problems of trusses and frames is proposed.     

Topology optimization design of continuum structures under stress and displacement constraints

ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＴｏｐｏｌｏｇｙｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｃｏｎｔｉｎｕｕｍｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓｄｉｄｎｏｔｄｅｖｅｌｏｐｒａｐｉｄｌｙｕｎｔｉｌｒｅｃｅｎｔｔｅｎｙｅａｒｓｏｗｉｎｇｔｏｔｈｅｓｐｅｃｉａｌｄｉｆｆｉｃｕｌｔｉｅｓｉｎｖｏ...     

离散变量结构优化设计的相对差商-遗传算法

将相对差商法(RDQA)和遗传算法(GA)结合起来,提出一个离散变量结构优化设计的有效解法———相对差商-遗传算法。3个算例结果显示出其优于相对差商法与遗传算法:(1)大大提高了遗传算法搜索全局最优解的能力及计算效率;(2)间接证明了相对差商法具有足够的逼近全局最优解的能力。