遗传算法优化的非线性钢结构模糊控制研究

采用遗传算法优化模糊控制算法的隶属函数及比例因子,通过压电变摩擦阻尼器实现减少非线性钢结构的地震响应。采用双输入单输出的模糊控制器,选取结构的层间位移的绝对值、层间速度的绝对值作为模糊控制器的输入变量,输出变量为作用电压,选取三角形函数作为输入、输出变量的隶属度函数,使用遗传算法对隶属函数及比例因子做出优化。以3层非线性钢结构地震响应为例,分别对模糊控制算法及遗传算法优化后模糊控制算法进行数值分析,结果表明:经遗传算法优化后的模糊控制,进一步降低了非线性钢结构的加速度和位移等响应。     

结构最优设计问题的一种新方法

给出了结构优化设计参数识别的一种新方法——格雷码加速遗传算法。研制了格雷码加速遗传算法实施的详细步骤，并对格雷码加速遗传算法的有效性和可行性进行了理论分析和实例分析。结果表明，格雷码加速遗传算法具有直观、简便、快速、适用性强等特点，是一种既可以较大概率搜索全局最优解，又能进行局部细致搜索的非线性优化方法，可广泛应用于各种结构优化设计中。     

采用混合遗传算法的建筑结构优化设计

根据工程实际，充分考虑规范规定的约束条件和各项技术标准要求，建立了建筑结构优化模型。并提出一种离散变毓结构优化设计的进退搜索算法与标准遗传算法结合成混合遗传算法，既发挥了进退搜索算法高效、局部搜索能力强的特点，又发挥了遗传算法全局性好的特点。算例结果表明，这种混合遗传算法收敛快、精度高，优于标准遗传算法和进退搜索算法：是兼二者之长，弃二者之短的高效的理想优化方法，可以直接用于多种建筑结构的优化设计。     

离散变量结构优化设计的混沌遗传算法

利用混沌搜索的遍历性、随机性、规律性等特点，提出了一种求解离散变量结构优化设计的混沌搜索方法；将混沌搜索技术嵌入遗传算法，与基本遗传算子共同构成了一种离散变量结构优化设计的混合遗传算法一混沌遗传算法；通过自适应的退火因子和罚函数来处理约束条件，使算法逐渐收敛于全局可行最优解。计算结果表明，该方法有效地克服了基本遗传算法中的“早熟”现象，并具有更快的收敛速度。     

船舶钢-复合材料组合基座减振设计方法分析

以有/无阻振质量组合结构基座与钢结构基座设计为例，选择振级落差作为减振评价指标，以结构重量为目标函数，考虑振级落差和应力等约束条件进行动力学优化设计比较分析.建立了相应结构动力学优化数学模型，并采用Kriging代理模型和遗传算法进行求解.结果表明：组合基座比钢基座具有更好的隔振效果；复合材料的引入对减振作用最大；阻振质量在基座减振中也有一定效果；采用优化设计方法是组合基座设计的必要手段.     

试析桥梁钢结构整体设计优化策略

钢结构具有轻质、高强，抗拉、抗压性能强等优势，因而在我国桥梁建设中应用十分广泛，钢结构桥梁整体性能的好坏，与其整体设计密切相关。文章阐述了钢结构桥梁整体设计相关理念，基于关键技术，探讨了桥梁整体设计优化策略。     

基于遗传算法的结构振动主动控制优化方法

在结构振动主动控制的研究中，控制能量是限制其广泛应用的瓶颈。为减少控制系统所需能量，有必要对结构进行优化设计，而传统的优化方法对于振动主动控制系统的优化不太适合。为此，在杂交遗传算法和实代码遗传算法的基础上，开发了一种改进的杂交遗传算法，该算法不仅可以计算含不等式约束的优化问题，而且可以处理含线性等式的优化目标问题。最后给出了计算实例来说明所提方法的有效性。     

遗传算法在神经网络设计中的应用

通过对正被广泛应用的、智能的、并行的全局优化方法—遗传算法的性能分析，并与其它算法比较，阐述了遗传算法在神经网络设计中的优越性.     

遗传算法结合改进前向神经网络进行叶轮设计

为加速遗传算法的进化过程和缩短其进化周期，探讨了将遗传算法融合神经网络进行离心叶轮形状优化设计的方法，即应用神经网格替代有限元法来完成结构优化设计中的静应力分析任务．同时，提出一种改进的前向反馈神经网络(BP算法)，在训练过程中，学习率和动量项依据输出的均方差自适应调整，来加快网络训练速度和改善收敛性．采用混合神经网络的遗传算法对某离心压缩机叶轮进行优化设计，结果表明优化设计时间可缩短至单纯采用遗传算法的几十分之一，同时也验证了该方法的有效性和可行的。     

基于粒子群算法的大跨度钢结构吊点层次优化

在面对大跨度钢结构的多台起重机协同吊装时,为了解决各种变形协调方程都不明确情况下的结构吊点设计问题,利用最小应变能原理,基于改进粒子群算法对吊点进行层次优化,即对吊点数量和布局进行综合优化.通过对标准粒子群算法进行改进并结合APDL的ANSYS二次开发技术,在MATLAB环境中编制了适应大跨度钢结构多吊点层次优化的程序,有限元软件ANSYS被后台调用求解目标函数.该方法充分发挥了有限元软件数值计算准确及粒子群算法求极值的高效性和全局性的优点,与ANSYS自带的零阶方法以及遗传算法、模拟退火算法等进化算法相比表明,本优化方法取得了较好的结果,为解决大跨度结构的吊点离散变量组合优化问题提供了一种新的更有效的途径.