基于遺傳算法的桁架結(jié)構(gòu)離散變量?jī)?yōu)化設(shè)計(jì)的研究與應(yīng)用.pdf

1、優(yōu)化設(shè)計(jì)方法是將優(yōu)化原理和計(jì)算機(jī)技術(shù)應(yīng)用于工程設(shè)計(jì),在設(shè)計(jì)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用的一種重要的科學(xué)設(shè)計(jì)方法.隨著工程優(yōu)化問(wèn)題的日趨大型化、復(fù)雜化,許多工程大系統(tǒng)結(jié)構(gòu)優(yōu)化問(wèn)題都具有很高的非線形和非連續(xù)性,采用傳統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法,在一般情況下很難找到全局最優(yōu)解.遺傳算法是一種現(xiàn)代的優(yōu)化算法,它在解決各種非線性優(yōu)化問(wèn)題中表現(xiàn)出的自適應(yīng)性、全局最優(yōu)性及隱含并行性使其在工程設(shè)計(jì)中具有廣泛的應(yīng)用前景. 本文在學(xué)習(xí)理解和掌握遺傳算法原理的基礎(chǔ)上,針

2、對(duì)標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法在應(yīng)用中存在的問(wèn)題及桁架結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn),并用改進(jìn)遺傳算法對(duì)具有應(yīng)力,穩(wěn)定性,及位移約束的混合變量桁架結(jié)構(gòu)進(jìn)行形狀優(yōu)化設(shè)計(jì).為了充分發(fā)揮遺傳算法全局搜索能力強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn),解決它易"早熟"等問(wèn)題,本文將改進(jìn)遺傳算法與力學(xué)準(zhǔn)則法相結(jié)合,采用擬滿應(yīng)力遺傳算法對(duì)多工況桁架結(jié)構(gòu)進(jìn)行形狀優(yōu)化設(shè)計(jì).為提高遺傳算法的搜索效率和收斂速度,同時(shí)抑制"早熟"現(xiàn)象的發(fā)生,基于遺傳算法的并行特性,本文又相繼提出偽并行遺傳算法和擬分層遺傳算法,并

3、在微機(jī)上模擬實(shí)現(xiàn).文中采用自編程序,分別通過(guò)多個(gè)算例用改進(jìn)遺傳算法和上述各種混合遺傳算法對(duì)混合變量桁架結(jié)構(gòu)進(jìn)行了形狀優(yōu)化設(shè)計(jì),并對(duì)優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行了比較分析.本文還對(duì)桁架結(jié)構(gòu)的多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)進(jìn)行了部分研究,利用改進(jìn)遺傳算法求解出桁架結(jié)構(gòu)多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的有效解集,并用模糊數(shù)學(xué)的相似優(yōu)先比方法從有效解集中選擇出最有效解及排出它們的優(yōu)先順序,解決了多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的解受人為因素影響的困擾,也為工程中解決多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法問(wèn)題提出了一個(gè)行之有效的方法