基于Kriging代理模型的结构形状优化方法研究

建立了一种进行结构形状优化的工程方法。该方法利用试验设计法选取位置变量样本点,并对各个样本点对应的结构进行尺寸优化,然后根据样本点和尺寸优化结果建立Kriging代理模型,再利用遗传算法求出位置变量最优解,进而得到结构最优解。最后进行了15杆平面拱式桁架、悬臂梁和25杆空间桁架三个形状优化算例,算例分析结果表明:该方法思路清晰、适应性强、优化效果明显,具有较大的工程应用价值。  

结构优化中的建模方法概述

建立优化模型是结构优化前的最佳选择. 由于工程实际问题的复杂性, 很难建立显式表 达的模型, 即使少数问题能够建立显式表达的模型, 也难以求解. 因此需要借助近似方法建 立模型, 为了便于求解或提高求解效率, 通常还要对模型进行变换. 文中列举了结构优化中 常用的近似建模方法, 并根据建立近似显式的途径和敏度分析的方法对其进行分类, 详细介 绍了近几年来广泛应用的样本点构造方法, 然后描述了它们在结构优化中的应用和具体实现 过程, 分析了它们的优缺点和应用范围, 指出了结构优化建模方法今后的发展方向.  

基于LHS-Kriging法的正交异性钢桥面板疲劳可靠度分析

为解决随机车载下正交异性钢桥面板疲劳应力谱有限元求解耗时问题，采用拉丁超立方抽样（LHS）与Kriging方法，建立了快速获取随机车流作用下细节疲劳应力谱的LHS-Kriging有限元替代模型，并将此模型应用于南溪长江大桥正交异性钢桥面板疲劳可靠度计算。结果表明，基于LHS-Kriging方法的有限元替代模型， 不需要经过大量车辆荷载的有限元加载，可直接快速获取细节疲劳应力谱；与传统的响应面法（RSM）相比，Kriging法预测的细节等效疲劳应力更符合有限元计算结果；随着交通量增长率的增大，桥梁的疲劳可靠度显著减少；100年后，当交通量增长率为3%和5%时，正交异性桥面板与纵肋焊接处的细节疲劳可靠度小于2。