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。     

基于可行域调整策略的多约束材料优化设计

研究基于可行域调整策略的多约束结构材料优化问题。建立了以结构柔顺度为目标函数,考虑体积、位移、结构自振频率为约束条件的结构材料优化模型和目标函数及约束函数近似式,并采用可行域调整策略和对偶算法求解。典型结构材料优化设计结果表明:可行域调整策略使优化过程平稳,获得的序列细观结构拓扑构型清晰;相比于单一体积约束结构拓扑优化求解,考虑多约束结构拓扑优化能获得更好的黑白占优解。     

解决约束违背问题的一种自适应调整方法

带约束的优化问题的目的是要找到满足等式或者不等式约束的最优点。在某些情况下,优化求解得到的"最优点"可能会使得某个或某几个约束条件超出目标约束限,或者在所有约束条件中的最大值远远小于目标约束限。针对这一类问题,本文提出一种在寻优过程的每一次迭代中自适应调整约束限的方法,通过动态调整迭代过程中迭代模型约束限的值,将约束条件中最大值的约束条件变为等式约束,使得迭代解始终在可行域范围内,且收敛后的最优解不违背任何约束条件。本文将该方法成功应用于位移约束下结构重量最小化拓扑优化模型,原来不满足约束条件的情况在使用该方法后都能使约束得到满足,解决了约束条件被违背的问题。     

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.     

多相材料结构拓扑优化: 体积约束还是质量约束?

针对拓扑优化设计中多年沿用的体积约束作为控制材料用量的思路, 研究了采用质量约束开展多相材料结构拓扑优化的新方法, 提出了相应的质量约束结构优化问题模型和材料插值模型. 通过研究广义SIMP模型和对等混合模型两类多相材料属性插值方法, 发现广义SIMP插值模型导致质量约束具有复杂的非线性特征, 给优化问题的全局寻优和数值求解带来困难;采用的线性对等混合材料插值策略保证质量约束函数具有线性和变量可分离特征, 为拓扑设计问题的数值求解, 特别是凸规划寻优提供了极大便利. 算例表明多相材料插值策略和结构优化模型的正确性和有效性; 优化设计结果的比较说明了使用质量约束相对于体积约束的合理性和必要性, 阐述了质量约束在解决结构轻量化布局设计问题的有效性以及所带来的显著收益.      

基于遗传算法的抗震钢框架多目标优化设计

考虑抗震钢框架优化问题具有多目标的特点，在遗传算法的基础上对抗震钢框架多目 标优化设计进行了探讨. 在无约束Pareto排序遗传算法的基础上，提出了一个简单、实用 而又可以避免采用罚函数的全新排序方法，在此基础上形成了一种求解有约束多目标优化 问题的Pareto遗传算法(CMOPGA), 并给出了具体的算法流程图. 以钢框架重量最轻和结构 总动应变能最小为目标，基于相关的设计规范，给出了抗震钢框架多目标优化问题的一种合 理提法. 采用CMOPGA对一个两跨六层抗震钢框架实例进行了多目标优化设计，并提出了一 个在Pareto最优解集的基础上选取妥协解的相对最小距离妥协原则. 算例结果表明，采用 CMOPGA求解抗震钢框架多目标优化问题是可行和有效的.     

结构拓扑优化ICM方法的改善

对结构拓扑优化的ICM(独立、连续、映射)方法进行了深入探讨，通 过选取不同的过滤函数可以不进行每步删除而得到清晰的拓扑图形. 以位移约束为例阐述了 ICM方法建模及求解过程. 对位移约束、频率约束、位移及频率约束、简谐载荷激励下动位 移幅值约束等拓扑优化进行了研究，计算算例表明ICM方法在处理静力问题及动力问题的拓 扑优化都是可行的. 程序算法都在MSC.Nastran及MSC.Patran的二次开发环境下实现，与 原软件有机结合在一起.     

MA对偶-信赖域算法在非线性不等式约束优化问题中的应用研究

针对含有非线性不等式约束条件的优化问题,提出了MA对偶-信赖域算法。在每次迭代过程中,基于信赖域方法和问题的逼近属性,构造了原优化问题中目标函数和约束函数的移动渐进线函数,由此建立简单的子优化问题。运用对偶方法求解子问题得到原优化问题的下降方向,再用线搜索方法取得搜索步长,最后得到下一步的迭代点。应用数学推理证明了该算法的全局收敛性。以悬臂梁最小柔度问题为例,应用MA对偶-信赖域算法对优化问题进行了求解,数值算例的结果表明,MA对偶-信赖域算法在求解非线性约束优化问题时比MMA和GCMMA算法的迭代次数少,收敛速度快。     

基于响应面方法的结构碰撞优化

应用响应面方法可将结构响应表达为设计变量的显式形式．为拟合响应面，基于中心复合设计和单纯形设计简化出了中心对称和拟单纯形设计，其既可以保证约束近似精度，同时降低计算量．针对常见优化问题，使用响应面方法将其构造为线性或者非线性约束优化模型，并应用Matlab优化工具箱求解．方管碰撞优化数值算例表明文中提出的试验设计方法及优化模型有较好的求解效率和精度．     

基于运动约束解过约束并联机构变形协调方程

提出利用运动约束关系来间接求解过约束并联机构变形协调方程．首先介绍了该方法的原理，接着分别针对平面和空间过约束并联机构，详述该方法的解决步骤，结果验证了该方法的正确性，从中还可看出该方法在求解复杂过约束并联机构时非常简洁，最后介绍了采用该方法解决多度过约束问题．     

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。     

AN EFFICIENT GENETIC ALGORITHM FOR LARGE SCALE BUILT-UP STRUCTURAL OPTIMIZATION

In this paper,a new zigzag method for plate structures and a geneticalgorithm (GA) of dynamic source seed spaces are developed and a combination ofthem is used to deal with large scale built-up structural optimization.The new GAcombined with the zigzag method can work efficiently when coping with large scalestructural optimization included displacement and stress constraints.Examples showthat this GA is robust and can be used for many complex structural optimizationproblems.     

桁架结构拓扑优化设计可行域研究

本文提出了桁架结构拓扑优化设计的k维可行子域、相邻可行子域、k维连通可行子域、k维奇异可行子域的定义，在这些定义的基础上，采用集合描述的方法，对Rozvany关于结构拓扑优化设计奇异最优解的定义进行了重新描述。基于以上定义，本文研究了桁架结构拓扑优化设计的可行域，证明了对于截面尺寸下限为零，且无尺寸上限的桁架结构受应力约束的拓扑优化设计问题，其设计空间不同拓扑的可行子域总是连通的，同时也给出了对于具有尺寸下限约束、具有局部稳定性约束的桁架结构拓扑优化设计的可行子域不连通的实例。     

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。     

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.     

一种基于附加重力场的铸件拓扑优化方法

针对铸件结构拓扑优化问题,提出了一种新的铸造脱模约束形式.首先,在变密度拓扑优化的框架下,提出了相对密度描述的优化解的逆结构概念;之后,对该逆结构施加附加重力载荷并固定脱模方向的边界;最后,利用该问题的位移解构造铸造约束.通过对逆结构的最大柔顺性施加单一约束,即可避免优化结构出现不可铸造的特征(包括内部孔洞和侧凹),从而保证了铸件结构拓扑优化解的可制造性.二维和三维数值算例验证了该方法的有效性.研究表明,这种积分函数表达的铸件脱模约束本质上为单一约束,具有优化问题求解方便的优点.     

改进的遗传算法求解桁架的拓扑优化

提出了一种改进的遗传算法,用于优化具有离散尺寸、连续形状和0-1拓扑变量的桁架问题。考虑到离散和连续变量的本质,文中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。本文采用了凝聚选择法-基于约束和适应度值双重标准,完全适应约束问题的本质。在优化过程中,初始种群和算子具有不确定性,因此有必要检验结构拓扑的合理性。为了增强算法的可靠性,采用了改进的重新开始算子,引入新基因并且探索新空间。求解了典型的算例,证明改进的遗传算法是可行且有效的。     

A nonlinear norm-relaxed method for finely discretized semi-infinite optimization problems

In this paper, we present a sequential simple quadratically constrained quadratic programming (QCQP) norm-relaxed method for finely discretized semi-infinite optimization problems. At each iteration, the iteration point is feasible, and an improved search direction is solved by only one simple QCQP subproblem, in which only a few of constraints are chosen. Under some weak conditions, the proposed algorithm possesses weak global convergence. Finally, numerical results show that the proposed method is effective.     

基于自适应遗传算法的Stewart平台结构双目标优化设计

探讨了大射电望远镜精调Stewart平台的设计准则,建立了综合衡量Stewart平台运动精度和质量的双目标优化模型,以其结构强度和固有频率为约束条件,采用自适应遗传算法对该优化问题求解。通过与采用标准遗传算法所得优化结果的比较,验证了自适应遗传算法在Stewart平台结构参数设计中的有效性。