基于快速群搜索算法的框架結構多目標抗震優(yōu)化研究.pdf

1、近年來，基于群智能算法這類新興的演化計算技術應運而生的結構優(yōu)化設計，比傳統(tǒng)的優(yōu)化方法更為可靠、實用、科學、合理。特別是在處理較復雜的優(yōu)化設計時，例如求解高非線性、多約束、多極值的問題中顯示出了越來越多的優(yōu)越性，易于理解和實現(xiàn)，而且在許多優(yōu)化問題中得到了廣泛的應用，成為研究者的焦點。
　　本文首次將快速群搜索算法(QGSO—Quick Group Search Optimizer)引入結構多目標優(yōu)化設計，成為一種新的多目標智能算法:

2、即快速群搜索多目標優(yōu)化算法MQGSO(Multi-objective Quick Group Search Optimization)。該算法結合了帕累托最優(yōu)理論和擁擠距離機制，是一種簡單實用的適合多目標優(yōu)化設計的算法;QGSO算法融合了GSO算法與PSO算法的編程特點，對于抗震優(yōu)化設計，具有很好的收斂速度，計算效率高。
　　本文先將QGSO算法引入單目標兩跨五層半剛性節(jié)點的鋼框架的抗震優(yōu)化設計，再將其改進成為多目標算法(MQGS

3、O)進行多目標的靜力與動力結構優(yōu)化設計:對10桿平面桁架結構和雙跨五層鋼框架的截面優(yōu)化與25桿空間桁架結構的形狀優(yōu)化;對于三跨六層平面鋼框架，以其結構總重量和總動應變能最小作為優(yōu)化目標，以及對雙層球面網(wǎng)殼結構進行多目標優(yōu)化。
　　在抗震優(yōu)化設計時采用反應譜法和時程分析法，以MATLAB調用ANSYS的計算分析形式，將結構的抗震優(yōu)化從平面結構延伸至大跨空間結構。并將最后的優(yōu)化結果與IMGSO和MGSO算法進行比較，發(fā)現(xiàn)其非劣解集更優(yōu)