基于遺傳算法的結構動力優(yōu)化.pdf

1、工程結構在服役期間不可避免地受到各種復雜的振動、沖擊載荷的作用，動力損傷或破壞是其主要的失效形式。要改善結構的動態(tài)性能，確保結構能在動載荷的作用下安全可靠地工作，結構動力優(yōu)化設計是一種行之有效的方法。支撐位置優(yōu)化可以提高絕大多數(shù)的結構設計目標。優(yōu)化結構的支撐位置以改良結構的動力特性、減小結構的動力響應，是常見的工程需求。 本文在分析綜合近期遺傳算法研究成果的基礎上，提出了一種基于遺傳算法的結構動力優(yōu)化方法，并采用整數(shù)編碼、實數(shù)編

2、碼、種群隔離機制、最優(yōu)保持策略、算術雜交、自適應隨機變異等新理論設計了新的廣義遺傳算法，編制了相應的算法程序。 最后，將這一廣義遺傳算法程序和有限元軟件相結合，應用于結構動力特性和動力響應的支持位置優(yōu)化問題中。優(yōu)化過程中，用PCL語言編制了結構計算程序，實現(xiàn)了結構分析與遺傳算法的聯(lián)接。數(shù)值算例證明了這一方法的有效性和可用性。 為提高廣義遺傳算法的收斂效率，本課題提出了防止近親繁殖和早熟收斂的異種機制，并給出了一個判斷種群

3、近親繁殖程度的判別式和兩種選擇異種的方法。異種機制是指在遺傳優(yōu)化過程中，以較小的概率在當前種群的搜索范圍之外繼續(xù)選擇種子進入循環(huán)進程，增加種群中物種的多樣性的方法。異種機制模擬的是人工干預物種進化，獲取最優(yōu)物種的過程。啟動異種機制的概率和選擇異種的位置與當前繁殖代數(shù)和種群中近親繁殖的程度有關。 從優(yōu)化過程可以看出，遺傳算法作為一種以進化思想為基礎的全新的隨機優(yōu)化方法，其數(shù)學模型并不依賴于結構的邊界條件或載荷狀況，可以完全獨立于工