基于蚁群算法的桁架结构布局离散变量优化方法

提出的布局优化方法是将桁架结构的截面变量、拓扑变量及形状变量统一为离散变量.将离散变量转化为适应于蚁群算法求解TSP问题的离散变量,应用MATLAB语言编写求解桁架结构布局优化程序,最终实现对问题的分析与求解.通过对几个经典的平面、空间桁架结构布局优化算例的验算表明:本文设计的基于蚁群算法的桁架结构布局离散变量优化方法较单独处理截面优化、拓扑优化及形状优化问题具有更大的效益,相对于其他布局优化方法也展现出更好的优化效果.“基于蚁群算法的桁架结构布局离散变量优化方法”在程序设计、求解速度、求解空间及其方法通用性等方面都表现出良好的性能,并且简单、实用,适应于实际工程应用.     

基于H_∞范数的输电塔结构动力优化

目前输电塔结构设计主要基于静力及拟静力工况,以用钢量(总质量)为经济指标进行静力优化,忽略了动力荷载的频率特性。为解决输电塔结构动力优化问题,提出了基于H∞范数的优化方法。该方法以系统传递函数的H∞范数为优化目标,采用遗传算法对角钢截面进行优化。在计算H∞范数时,用串联多质点模型模拟塔架结构以简化计算。同时,引入惩罚函数来调整个体的适应度,从而保证优化结果满足静力工况,不出现杆件失稳且不增加用钢量。以一个实际输电塔结构作为算例进行优化计算,结果表明,该动力优化方法显著降低了输电塔的地震响应,同时保证结构满足静力工况且总质量不超过满应力优化法的用钢量。该方法不需要求解时域响应,计算效率较高。     

基于蚁群算法的结构拓扑优化方法

在蚁群优化算法的基础上,将结构拓扑优化问题转换成为双TSP问题,引入了拓扑量和拓扑总量作为结构拓扑变化的评判标准,用MATLAB语言编写了求解结构拓扑优化的简化程序,实现了蚁群优化算法在结构拓扑优化设计上的应用。对经典的平面桁架结构的拓扑优化算例,本文算法与离散系统下的优化算法结果表明:在不同约束限制下,结构拓扑形式一致,重量优化可减小1.4%~3.3%;对某输电线塔应用结果表明:与差商算法相比,搜索的结构拓扑形式更全面,结构质量优化也减小了22%。说明本文优化算法具有较强的实用性。