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文檔簡介
1、結構優(yōu)化一直以來都是結構優(yōu)化設計中的研究熱點,在傳統(tǒng)優(yōu)化方法不能實現(xiàn)的情況下,越來越多的智能算法被引入結構優(yōu)化領域,其中主要有遺傳算法和粒子群算法。但是遺傳算法的編碼復雜,收斂速度慢;粒子群算法要設置各種參數(shù),需要逐個檢驗約束,對于復雜的結構是很耗時的過程。本文將一種新的智能算法一群搜索算法(Group Search Optimizer,GSO),引入結構優(yōu)化設計。GSO編碼容易,收斂速度快,計算效率高,約束處理容易,對于高維變量優(yōu)化的
2、問題有明顯優(yōu)勢。近年來,結構優(yōu)化中,尤其是桁架和框架優(yōu)化中,多偏重于單目標優(yōu)化設計。但是,隨著工程結構越來越復雜,越來越多情況下需要同時優(yōu)化兩個或者兩個以上相沖突的目標函數(shù),這就是多目標優(yōu)化設計。傳統(tǒng)的多目標優(yōu)化設計不能得到真正的Pareto最優(yōu)解集,不能很好地處理凹函數(shù),遇到約束復雜的工程問題,不能用傳統(tǒng)的方法來求解。
本文將針對于單目標優(yōu)化的GSO改進成多目標群搜索算法(Multi-objective Group Se
3、arch Optimizer,MGSO),引入了精英集保存在迭代過程中得到的Pareto解,并運用擁擠距離計算機制處理精英集,從而使得算法能得到分布均勻的Pareto最優(yōu)解集。運用MGSO針對實際工程結構進行多目標優(yōu)化設計,對桁架的結構總重量、節(jié)點最大位移、基頻及形狀進行了靜力與動力優(yōu)化,對框架結構的總重量、最大層間位移及總動應變能進行了優(yōu)化。論文第四章,將結構的總重量和指定節(jié)點的最大位移作為目標函數(shù),對10桿平面桁架結構進行了尺寸優(yōu)化
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