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1.
单侧接触问题的拟有效集方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
单侧接触问题可以模型化为一个带不等式约束的数学规划问题。针对不等式约束问题求解的困难,提出了一个拟有效集方法。在每次迭代中,先利用上次迭代得到的解将问题转化为一个无接触问题,然后以其解作为当前迭代的初始解,且在每次迭代里可以同时更换一组接触点对,而不是象Lemke方法那样每次迭代仅更换一个接触点对。因而,该算法极大地提高了求解效率,算例表明了该算法的高效性和可靠性。  相似文献
2.
单元敏度的不准确估计是离散拓扑优化算法数值不稳定的原因之一,特别是添加材料时,传统的敏度计算公式给出的估计误差较大,甚至有时估计符号都是错误的.为了克服这一问题,通过对弹性平衡增量方程的摄动分析构造了新的增量敏度估计公式.这一新的公式无论是添加材料还是删除材料都能较准确地估计出目标函数增量,它可以看作是通过非局部单元刚度阵对传统敏度分析公式的修正.以此为基础构建了一种基于离散变量的拓扑优化算法,它可以从任意单元上添加或删除材料以使目标函数减小,同时为避免优化过程中重新划分网格,采用了单元软杀策略以小刚度材料模拟空单元.这一方法的主要优点是简单,不需要太多的数学计算,特别有利于工程实际的应用.  相似文献
3.
In this paper, the rotated cone fitting problem is considered. In case the measured data are generally accurate and it is needed to fit the surface within expected error bound, it is more appropriate to use l∞ norm than 12 norm. l∞ fitting rotated cones need to minimize, under some bound constraints, the maximum function of some nonsmooth functions involving both absolute value and square root functions. Although this is a low dimensional problem, in some practical application, it is needed to fitting large amount of cones repeatedly, moreover, when large amount of measured data are to be fitted to one rotated cone, the number of components in the maximum function is large. So it is necessary to develop efficient solution methods. To solve such optimization problems efficiently, a truncated smoothing Newton method is presented. At first, combining aggregate smoothing technique to the maximum function as well as the absolute value function and a smoothing function to the square root function, a monotonic and uniform smooth approximation to the objective function is constructed. Using the smooth approximation, a smoothing Newton method can be used to solve the problem. Then, to reduce the computation cost, a truncated aggregate smoothing technique is applied to give the truncated smoothing Newton method, such that only a small subset of component functions are aggregated in each iteration point and hence the computation cost is considerably reduced.  相似文献
4.
周期性车辆路径问题(PVRP)是标准车辆路径问题(VRP)的扩展,PVRP将配送期由单一配送期延伸到T(T1)期,因此,PVRP需要优化每个配送期的顾客组合和配送路径。由于PVRP是一个内嵌VRP的问题,其比标准VRP问题更加复杂,难于求解。本文采用蚁群算法对PVRP进行求解,并提出采用两种改进措施——多维信息素的运用和基于扫描法的局部优化方法来提高算法的性能。最后,通过9个经典PVRP算例对该算法进行了数据实验,结果表明本文提出的改进蚁群算法求解PVRP问题是可行有效的,同时也表明两种改进措施可以显著提高算法的性能。  相似文献
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