改進(jìn)遺傳算法與ANSYS協(xié)同在結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用.pdf

1、隨著科技的進(jìn)步，飛機(jī)、橋梁及各種建筑大量采用桁架結(jié)構(gòu)，對(duì)大型、超大型結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化的需求越來越多，結(jié)構(gòu)優(yōu)化所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益也越來越高，而這些結(jié)構(gòu)往往存在大量的離散變量，很難建立準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型，需要借助有限元分析軟件(如ANSYS)等進(jìn)行仿真計(jì)算。但傳統(tǒng)優(yōu)化方法處理含離散變量的結(jié)構(gòu)優(yōu)化問題時(shí)具有一定局限性，優(yōu)化過程很難在有限元分析軟件中直接進(jìn)行。因此，對(duì)快速準(zhǔn)確地進(jìn)行優(yōu)化，并使優(yōu)化結(jié)果與有限元分析結(jié)果實(shí)現(xiàn)有效的數(shù)據(jù)交換進(jìn)行研究具有科學(xué)和現(xiàn)實(shí)

2、意義。
　　本文以離散變量桁架結(jié)構(gòu)優(yōu)化為目標(biāo)主要對(duì)遺傳算法的改進(jìn)及其與ANSYS軟件的協(xié)同計(jì)算問題做了如下研究：
　　(1)對(duì)基本遺傳算法易早熟，計(jì)算效率偏低的問題進(jìn)行改進(jìn)。在算法中加入移民算子和引入最優(yōu)保存策略，有效解決了早熟問題；采用分段編碼的策略（在搜索前期用整數(shù)編碼，后期用格雷編碼）大大提高了尋優(yōu)效率。
　　(2)在處理約束優(yōu)化問題時(shí)，對(duì)常用罰函數(shù)中的外點(diǎn)罰函數(shù)法、可微罰函數(shù)法、乘子法的約束能力進(jìn)行對(duì)比，研究采

3、用不同罰函數(shù)對(duì)改進(jìn)遺傳算法搜索性能的影響，結(jié)果表明乘子法約束處理能力更強(qiáng)，且乘子法約束處理中選取較小的初始計(jì)算參數(shù)有利于搜索到更好解。
　　(3)基于MATLAB平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了改進(jìn)遺傳算法與ANSYS軟件協(xié)同優(yōu)化計(jì)算，最后通過十桿、二十五桿、七十二桿三個(gè)典型的離散變量桁架結(jié)構(gòu)優(yōu)化算例進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果表明，本文所涉協(xié)同優(yōu)化方法均比參考文獻(xiàn)中給出的優(yōu)化結(jié)果更好。
　　綜上所述，本文針對(duì)離散結(jié)構(gòu)優(yōu)化中難以建立準(zhǔn)確數(shù)學(xué)模型和計(jì)算困難的問題