基于PSO算法的复合材料层合板可靠性优化设计

采用粒子群算法(PSO)分析了存在初始缺陷的复合材料层合板的可靠性优化问题.在层合板结构总厚度一定的情况下,以系统可靠度最大为目标函数,对复合材料的纤维方向角和相对厚度进行优化设计.单层板失效与否应用Tsai-Wu准则判断,采用一次二阶矩法(FORM)计算和评价失效概率.通过具体算例及借鉴遗传算法中的在线性能和离线性能评估准则,对粒子群算法的收敛性能进行评估,结果表明:与遗传算法相比,该方法具有操作简单、计算效率高等特点,对复合材料层合结构的可靠性优化设计十分有效.     

基于改进遗传算法的离散变量结构可靠性优化设计

根据离散变量结构可靠性优化设计的特点与难点,提出了基于改进遗传算法的可靠性优化设计方法,通过１５６杆输电出服失效状态下的可靠性优化设计与简易海洋平台屈服及疲劳失效上的可靠性优化设计实例,验证了方法的有效性,在计算速度及解的质量方面都取得了比较满意的结果。     

基于遗传算法扶梯驱动机模糊可靠性优化设计

应用啮合理论和模糊可靠性优化理论，以自动扶梯驱动机主传动机构中蜗杆传动的效率及中心距为目标函数，选取必要的设计参数，并使用改进的遗传算法，对驱动机中的蜗杆传动进行模糊可靠性优化设计．结果表明，该算法具有较强的全局收敛性，且收敛速度和稳定性有所提高，与传统设计方法相比，蜗杆减速器的中心距下降了30．4％，蜗杆的相对滑动速度下降了10．12％，综合曲率半径增大了17．34％．     

基于实码遗传算法的汽车变速箱可靠性优化设计

对渐开线圆柱齿轮可靠性设计做了深入的理论分析,建立了汽车变速箱可靠性优化设计模型,并使用实码遗传算法求解大规模复杂优化设计问题,以便获得全局最优解。对BC174B汽车变速箱的优化结果表明该方法是行之有效的。     

基于可靠性的预应力钢桁架结构优化设计

预应力钢结构是一种将预应力与钢结构相结合的新型结构,本文对预应力钢桁架结构在可靠性分析的基础上,将可靠性指标引入分项系数中,建立优化数学模型,采用遗传算法进行全局选优,通过算例证明了其可行性和有效性．该优化算法可以为预应力钢结构的工程应用提供有价值的参考．     

复合材料层合板的可靠性优化和鲁棒特征

采用遗传算法分析了存在初始缺陷的复合材料层合板的可靠性优化和鲁棒问题．单元层可靠性分析时,取初始缺陷、强度参数为随机变量,采用一阶矩法和Tsai—Wu准则分析每个单元层的失效概率．系统失效概率的计算基于首层失效假定,把系统看作为单元层的串联结构,系统中任何一个单元层的破坏就看作为系统的失效．在此基础上,对结构的可靠性优化和鲁棒特征进行了研究,分析了对称层合板的层数、可靠度和纤维方向角之间的关系,为结构设计提供参考．     

基于遗传算法的供水管网优化设计研究

从经济性和可靠性角度出发,应用数学建模与最优化理论,对城市供水管网优化设计进行了系统的研究．通过对已有管网优化设计数学模型的分析,提出了以经济性和可靠性为目标函数的多目标优化数学模型．建模过程中,将系统可靠性定义为“节点富余水头加权平均值”和“管网恢复力”,使对管网系统可靠性的评价更加直观和定量化．同时将管网年费用作为经济性衡量指标;管径组合方案优化采用遗传算法进行求解;编制了相应计算程序,对某一管网进行优化设计．研究结果表明由该方法产生的优化设计方案在经济性、水力性和可靠性方面均好于传统设计方案．     

论基于概率模型的结构可靠性优化设计

结构优化设计的目标是实现可能的最优设计。而结构设计受控于材料特性、几何参数、作用载荷及失效条件等诸多因素。这些因素通常存在不可避免的不确定性。为了实现安全性和经济性之间的协调和平衡,能合理处理各种不确定性的结构可靠性方法和先进的优化设计技术的结合成为人们的一种自然的选择。基于可靠性的结构优化设计,可在结构安全性和经济性之间达到最佳平衡。因而成为设计者所追求的最高目标。文中简要介绍和论述基于概率可靠性的结构优化设计技术的主要内容、方法及其相关问题的研究概况。     

基于遗传算法的堆垛机结构多目标优化设计

堆垛机是物流仓储的主要设备,运用现代设计方法和手段,实现堆垛机的参数化设计对提高设计工效、缩短设计周期、保证产品质量具有现实意义.在堆垛机静态工作条件下,以跨距及立柱距后轮距离为设计变量,立柱刚度和下横梁强度最大为优化目标,建立了堆垛机的优化模型,采用遗传算法对模型进行了优化设计,优化后的下横梁跨距减少9.74％,立柱距后轮距离减少3.29％,立柱挠度减少0.91％.     

模拟退火遗传算法与结构优化设计

介绍了模拟退火遗传算法的基本理论及其特点，以在应力约束条件下的静定桁架结构的离散变量结构优化设计为例，证明了该方法的有效性和实用性．     

遗传算法在流体机械中应用的研究与发展

对遗传算法在流体机械中的应用的研究现状做了较全面的介绍 ,就各种应用进行了总结和评述 ,分析了遗传算法在流体机械中应用的难点 ,并对其发展方向提出了—些新的建议。     

大型复杂结构优化问题的遗传算法

大型结构的整体优化问题一般具有多目标、多约束和多混合变量的特点，自由度多达千计，其算法的速度和效率是问题的关键所在．遗传算法是求解大规模函数优化问题的有力工具，在复杂结构的优化设计问题中得到广泛应用．本文介绍了遗传算法的基本思想、特点，阐述近年来遗传算法在结构优化设计及其相关领域的应用现状和重要发展．     

应用改进遗传算法的电力变压器优化设计

为了提高遗传算法在电力变压器优化设计中获得全局最优解的能力,对传统遗传算法的编码方案、遗传算子以及约束条件、适应值函数等方面进行改进研究,提出了一种改进遗传算法,并应用经典数学函数进行验证,结果表明改进遗传算法具有较高的寻优效率。在此基础上提出了适应于求解多目标优化的改进遗传算法,并将改进遗传算法首次应用于S9系列电力变压器的单目标和双目标的优化设计中。应用实例表明,文中提出的改进遗传算法（IGA）具有更强的全局寻优能力和更高的求解精度,对电力变压器的优化设计效果明显。     

3-(P)US/PU 3自由度并联机构运动学优化设计

研究了一种带恰约束从动支链的3自由度并联机构的运动学优化设计.该机构采用3-PUS/PU拓扑结构,可实现一维平移和两维转动自由度.在构造出该机构全速度雅可比矩阵的基础上,以支链误差传递率为性能指标,在考虑必要机械约束的基础上,采用遗传算法实现了该机构的尺度参数优化设计,并给出相应算例.由实例可知,经优化得出的尺度参数合理.此优化方法同样适用于其他类似并联机构的运动学设计.     

遗传算法在碳纤维复合材料高速转子优化设计中的应用

对多层结构碳纤维复合材料转子进行了高转速下的静力学分析 ,建立了多层嵌套结构碳纤维复合材料转子的强度与转子的材料密度、转速、纤维铺设角、各层径向壁厚以及各层间过盈配合量间的数学关系式。应用遗传算法进行了转子结构的优化设计 ,解决了多层结构碳纤维复合材料高速转子设计中如何寻求转子最优外形和工艺参数的难题。通过对转子各层的纤维铺设角、各层径向壁厚以及各层间过盈配合量进行优化 ,获得了转子的最佳几何外形和工艺参数 ,使转子的储能密度较优化设计前提高了 1 36 % ,最大限度地提高了转子的储能能力。此优化设计方法为多层嵌套结构碳纤维复合材料转子的储能密度优化设计提供了有效手段     

基于投资-效益准则的结构目标性能水平

投资-效益准则作为基于性能的抗震设计的一个基本原则,反映了现代结构抗震设计思想的一个重要转变,即从以往只注重结构安全,向全面注重结构的性能、安全及经济等诸多方面发展.讨论了结构目标性能水平的合理描述;根据投资-效益准则,提出了基于结构层间变形失效模式的目标可靠度优化决策模型,并介绍了最优结构设计强度和最优设防烈度;最后讨论了上述3种目标性能水平的特点,得出结构寿命周期总费用评估是3种目标性能水平优化决策中均需解决的问题,而且最优可靠度强调结构个性,最优设防烈度是强调结构共性的结论.     

模糊多目标可靠性优化设计的遗传算法

给出模糊多目标可靠性优化设计的一个遗传算法.该方法利用模糊集隶属函数的特性将各子目标函数模糊化处理为能够反映各子目标相对重要程度,具有加权指数的协调满意度函数形式;通过加权函数将各子目标的协调满意度函数综合成统一的单目标优化模型,用遗传算法求解模型.通过实例验证该方法的有效性.     

结构可靠度分析的优化算法

根据结构可靠指标的几何意义,建立了正态随机变量和非正态随机变量下的结构可靠度计算的优化模型,并利用已有的优化方法对其求解方法进行了研究。本文的方法无需对非线性功能函数作线性化近似处理,从而提高了结构可靠度的计算精度,扩大了其适用范围,为结构可靠度分析提供了一种新的思路。     

衡重式挡土墙优化设计

分析了衡重式挡土墙在设计中存在的问题,利用改进的十进制遗传算法及先进的技术对衡重式挡土墙截面进行了全局最优搜索,达到了优化设计的目的。