工程结构优化的神经网络方法

本文阐述了神经网络优化计算的基本原理，构造了工程结构优化的神经网络模型。采用模拟退火技术进行模型求解，且巧妙地将退火温度Ｔ的倒数作为Ｌａｇｒａｎｇｅ乘子，以改善增广目标函数的收敛性。实例计算表明，由非线性模拟神经元组成的大规模并行、互连的网络在工程结构的优化设计中是可行且有效的。  

自适应桁架形状控制中主动杆多目标最优配置

导出自适应桁架结构静态形状控制方程，这些方程在线弹性范围内适用；一般主动杆件数远小于结构杆件数目，且主动杆件的配置问题取决于控制能量和杆件强度等因素，因此基于最短行程和最小导出内力指标和模态退火组合优化算法进行了主动杆件的多目标最优配置；通过算例分析验证了本文分析方法的可行性和有效性。  

路面结构模量反算的遗传-模拟退火混合算法

路面结构层模量反算是路面结构无损检测与评价的基础。本文针对遗传算法和模拟退火算法各自的特点，在传统遗传算法的搜索过程中引入模拟退火算法的Metropolis接受准则，以增强算法的全局搜索能力。在此基础上，将遗传-模拟退火混合算法应用于路面结构层材料模量的反算分析。文中分别对理论数据和实测数据进行了计算，并与目前国内外已有的路面反算软件的分析结果进行了分析比较。数值结果表明，该方法具有较强的全局收敛性，数值结果稳定可靠。  

翼型多目标气动优化设计方法

将数值优化软件modeFRONTIER同计算流体力学(CFD)软件相结合,对NACA0012翼型的气动性能进行优化.计算采用N-S方程作为主控方程以计算翼型气动性能,分别采用多目标遗传算法(MOGA)和多目标模拟退火算法(MOSA)作为翼型的气动性能优化算法.计算结果表明,优化后的翼型相对于优化前的翼型的气动性能有很大提高(升阻比增幅可达182%).  

基于混合遗传算法的动力系统阻尼参数识别方法

将动力系统阻尼参数识别反问题转化为非线性优化问题处理，提出了基于遗传算法的动力系统阻尼参数识别方法。为了提高简单遗传算法的计算效率和处理早熟问题，将模拟退火算法与遗传算法相结合，建立了混合遗传算法。数值计算结果表明，本文所建立的方法对于求解参数识别反问题和非线性优化问题是非常有效的，并且具有良好的鲁棒性和全局收敛能力。  

引入退火机制的智能单粒子算法在复杂边坡最危险滑动面搜索中的应用

复杂边坡的安全系数可能存在多个局部极小值点,如何确定边坡的最小安全系数是复杂边坡稳定性分析中的一个关键问题。本文结合简化Bishop法,采用一种新的启发式全局优化算法——智能单粒子算法(ISPO)来搜索复杂边坡的最危险滑动面。为帮助该算法快速跳出局部极值点,本文将模拟退火(SA)机制引入到智能单粒子算法中,结合了两种算法各自的优点,提出了引入退火机制的智能单粒子算法SA-ISPO。将本文提出的SA-ISPO算法用于搜索两个复杂边坡的最危险滑动面,并与其它方法相比较,验证了SA-ISPO算法的优越性,该算法搜索效率高,计算结果不受搜索范围的影响,是一种较好的全局优化算法。  

水电站压力钢管外压稳定问题的数值仿真研究

水电站压力钢管因失稳屈曲破坏过程的复杂性及影响失稳因素的多样性,导致对该问题的研究很难进行.目前该问题的传统计算方法存在一定的局限性,有时甚至计算结果相差较大.本文用神经网络模型结合模拟退火算法对该问题进行数值仿真求解,并通过测试样本验证了算法的可行性,为压力钢管外压稳定问题的分析方法开拓了一条新的研究思路.  

非正态变量的结构可靠性算法研究

针对含有非正态变量的结构可靠性分析,提出了基于等价正态三参数变换和模拟退火全局优化的可靠性计算方法.首先给出等价正态三参数变换的过程并指出优化方法是影响三个参数求解精度的关键因素.然后,给出用模拟退火方法优化三个参数的详细步骤并用算例证明所提方法的可行性和效率.结果表明,由于采用基于模拟退火的全局优化使得等价正态的三个参数更加准确,从而降低了计算失效概率的误差;所提方法计算效率比Monte-Carlo方法明显提高,适于工程应用.  

基于遗传退火混合算法的弹性地基上框架结构参数识别研究

对传统的简单遗传算法(GA)进行了改进,融合模拟退火技术(SA)的思想,建立了遗传模拟退火算法(GASA)的串行结构.GA采用群体并行搜索,通过概率意义下基于"优胜劣汰"思想的群体遗传操作来实现优化.SA采用串行优化结构,赋予搜索过程一种时变最终趋于零的概率突跳性,避免局部极小并最终趋于全局最优.两者的结合提高了遗传算法的全局搜索能力.本文对一实验室中弹性地基上框架结构进行了逐层模态实验研究,得到了四种工况下的模态频率和振型.首先对利用GASA算法对退火参数进行了优选,SA部分中的退温参数g和扰动幅度参数η对搜索效率及全局搜索能力具有重要的影响;然后对四种工况下混凝土的弹性模量和地基的动剪模量进行了识别,并与灵敏方法识别结果进行了对比,得到了结构物理参数随着结构浇注层数的增加而上升的规律,识别得到的弹性模量比回弹法结果偏大,与结构的静模量和动模量的区别有关.以上方法及其应用对于结构的健康监控具有现实的意义.  

基于双磁偶极子的螺线管磁场建模分析

针对低频交变磁场定位中,螺线管磁场分布的单磁偶极子模型在近场误差较大,定位精度差的问题,提出了一种基于双磁偶极子的螺线管磁场分布建模方法。首先通过分析磁偶极子在空间中的磁场分布规律,将螺线管等效为两个对称的磁偶极子阵列的叠加,建立了螺线管的磁偶极子阵列模型。然后引入模型误差的目标函数,利用模拟退火算法计算最优模型参数。最后根据磁场分布模型,将磁偶极子阵列简化为磁偶极子,在保证定位精度的同时,简化了模型,便于定位解算。实验结果表明,在近场条件下,双磁偶极子模型的最大误差仅为0.003m,相对传统的单磁偶极子模型,最大定位误差下降了90.26%,在远场条件下,单磁偶极子模型与双磁偶极子模型的最大误差近似。