BP神经网络改进遗传算法在桁架结构优化设计中的应用

遗传算法直接应用于结构优化设计时,需要对每代进化种群的全部个体进行结构有限元分析,这将耗费大量的计算时长.文章针对这一问题,首先采集若干组进行结构有限元分析的数据样本,并代入BP神经网络进行网络训练和仿真,然后在运用优化算法进行优化迭代运算时,回避大量个体的有限元重分析过程,而代之以BP神经网络的预测结果,从而大量节省了计算时间.17杆平面桁架结构和42杆空间结构的算例表明,采用本文方法的计算耗时分别比原始的遗传算法节省80.39%和83.21%,且优化迭代过程能够稳定收敛,从而验证了本文方法的有效性.     

基于近似移动矢量的证据理论可靠性设计优化方法

针对存在认知不确定性的结构优化问题,提出了一种基于近似移动矢量的证据理论可靠性设计优化方法,可有效提升计算效率.该方法通过等面积法将证据变量转换成概率变量,构建等效的概率可靠性设计优化模型,并使用序列优化与可靠性分析方法求解获得近似设计点;开展基于证据理论的可靠性分析求解约束的可信度,构建近似移动矢量和确定性优化模型,求解获得新的设计点;重复概率可靠性设计优化与证据理论可靠性分析组成的序列迭代过程,直到收敛得到最优设计点.本文方法能够将嵌套的证据理论可靠性设计优化问题转换为近似等效的概率可靠性设计优化与证据理论可靠性分析组成的序列迭代过程进行求解,能够有效降低证据理论可靠性设计优化的计算成本.通过算例验证了所提方法的有效性.     

改进遗传算法在建筑结构优化设计中的应用

针对标准遗传算法在迭代过程中经常出现未成熟收敛、发生振荡、随机性太大等缺点,提出一种新的遗传算子转基因算子,用于对标准遗传算法的改进·这种转基因算子有效地利用了计算适应度的信息,很好地保护了最优个体,并能提高群体中个体的适应度·包含转基因算子的改进遗传算法能直接计算具有应力约束和截面尺寸约束的离散变量结构优化设计问题,也能处理同时具有稳定约束和位移约束的多工况、多约束、多变量的离散变量结构优化设计问题·算例结果表明,改进遗传算法的收敛特性和优化设计结果远好于标准遗传算法,是一种理想的建筑结构优化设计方法·     

基于ABAQUS的多载荷工况结构拓扑优化设计研究

如何高效、准确的对拓扑优化问题进行求解是结构优化领域发展的重点.本文提出了一种以体积为约束的多载荷工况下柔顺度最小的优化方法.在优化迭代过程中,为使优化拓扑有较好的0-1分布特征,确保优化迭代中的结构非奇异及快速收敛,采用改变体积约束限和调整设计空间策略.基于导重法给出了结构拓扑求解算法,给出的算例证明该方法不仅迭代次数少而且求解效率高,具有清晰的0-1分布.     

模拟退火算法在钢桁架优化设计中的应用

将模拟退火算法应用于桁架结构离散变量优化问题,提出新的用于离散变量的退火邻域结构,进行了三杆和十杆桁架结构模拟退火算法优化计算,并与遗传算法和传统优化设计方法的优化结果进行了比较.结果表明模拟退火算法对桁架结构离散变量的优化问题更加有效,且新的邻域结构加快了算法的收敛速度,提高了算法的稳定性和有效性.     

利用增量二次规划和启发式方法的电力系统动态无功优化

针对电力系统动态无功优化数学模型存在优化过程长、收敛稳定性差的问题,导出了以控制变量增量为求解变量的电力系统动态无功优化的二次规划模型,并以具有有限次迭代收敛的Lemke算法求解,这样的动态无功优化控制计算量小,非常适合于对计算速度和算法稳定性要求高的动态无功优化控制问题.针对控制变量控制次数约束,采用启发式归并方法对其进行约束限制,有效避免了将控制变量动作次数约束纳入优化过程的复杂性.实际算例表明,文中方法不仅运算速度快,且收敛稳定性好.     

基本解法求解Signorini问题

将基本解法与投影迭代算法相结合求解Signorini问题,引入投影迭代算子将边界不等式约束转化为不动点方程,并采用一种新的投影迭代格式.在迭代过程中,采用基本解法只需要构造一次系数矩阵,从而使得数值计算变得简单且有效.最后,算例的数值结果表明了基本解方法比边界元方法收敛速度快,耗费时间少,精度更高.     

一种改进的遗传算法及其在结构优化设计中的应用

通过对遗传算法的二进制编码和实数编码的机理分析,结合2种编码的优点,从工程结构优化实际问题出发,提出了一种可以任意控制离散度的改进实数编码遗传算法.该算法利用实际工程结构问题中对尺寸设计变量精度要求的放松,在编码过程中加上"隐约束",缩小了搜索空间,减少了结构重分析次数,提高了收敛速度.该算法的优点是可以根据实际问题的需要任意选择变量的精度.实例计算表明,该算法对复杂结构的优化设计是有效的.     

改进的遗传算法在型钢桁架结构拟满应力优化设计中的应用研究

将遗传算法应用于型钢桁架的拟满应力优化设计中,为改进传统遗传算法优化计算过程中结构重分析次数太多、搜索效率不高的缺点,运用并列选择技术对传统的遗传算法进行了改进.把型钢桁架的满应力优化设计看作是一个多目标优化问题,同时把离散变量的满应力优化设计与改进的遗传算法相结合,充分考虑受压杆件的稳定性,建立以各杆应力比最大为优化目标的适应值函数,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,建立了型钢桁架结构的优化模型,大大提高了优化运算效率.算例结果表明,改进的遗传算法收敛快、精度高,应用于离散变量结构优化设计是有效的.     

用局部刚度修正法处理结构优化的全局约束问题

研究了当前在结构优化设计中处理全局约束问题的方法，进而提出了局部刚度修正法，即只要修改部分构件的刚度就可使全局约束条件得到满足。通过算例和工程实践表明，对规模为1000个节点、50个设计变量的杆系结构，在Pentium Ⅲ计算机上，只要运行40min就可得到满意解。该方法简便易行，不用做灵敏度分析，收敛快、计算量小，是解决大型工程结构优化设计问题的好方法。     

MSC.Patran/Nastran在65m天线副反射面优化中的应用

采用MSC.Patran/Nastran软件建立及优化有限元模型,对65m天线副反射面背架结构进行优化分析。以背架各杆件半径值为设计变量,以背架变形值及应力值为约束条件,寻求使背架结构重量最轻的设计方案。根据仿真结果,对原背架结构设计进行了改进。     

用于工程系统设计的一个二层优化方法

结合线性分解法和模型协调法提出了一个适用于一般工程系统设计的优化方法。该法将原系统分解为若干较小的子系统和一个协调系统，使在原系统内形成一个二层（分别称为系统层和子系统层）结构关系。每个子系统有自己的目标函数、设计变量和约束条件。对给定的系统层设计变量，各子系统可以单独进行优化设计。各子系统的优化结果通过协调系统协调最终获得原问题的最优解。该法可以在平行计算机或分布式计算机上实现．其正确性和有效性通过３个优化实例得到了验证。     

拟n维离散变量网格迭代优化方法

在研究离散变量型的优化设计的基础上,建立了离散变量虚实网格结点集;提出了拟3维空间和拟n维空间概念;导出了可计算结点的计算公式;导出了拟n维空间离散变量网格迭代优化方法.解决了在一般工程结构设计实践中,多采用连续变量优化设计加圆整的办法得到近似的离散型结果.然而对高精度要求的工程结构,该方法的计算结果往往与实际相差较大.通过钻井用大型车装井架的实例计算表明,所提出的方法简单易施、可靠性高、收敛快.     

用几何法求构件的可靠指标

本文所介绍的计算结构可靠指标的几何法既适用于随机变量为正态分布、对数正态分布及极值Ⅰ型等分布情况,也适用于基本随机变量相关的情况.该法将各种分布的随机变量转化成标准正态变量,然后用迭代法求解.几何法与过去常用求可靠指标的一次二阶矩法相比,具有迭代次数少、收敛快、精度高的优点,并在计算出可靠指标的同时,求出设计验算点值.当进一步研究随机有限元和结构系统的可靠度时,需对结构反复进行分析,有时需多次求可靠指标,这时,用几何法求解将更合适.     

求解扩展Levine-Athans方程组的直接迭代算法

特定信息结构下大型线性系统无时限最优控制有解的必要条件是存在一组矩阵变量 { K,P,V} (P,V对称正定 )满足相应的扩展 L evine- Athans方程组 ,因而求解该方程组成为协调控制器设计中最为关键的一环。对此 ,论文提出了一种新的算法——直接迭代法 ,它在选择搜索方向、初始反馈增益矩阵和迭代缩放因子等方面具有独特之处。文中给出了算法的详细计算步骤并对其收敛性进行了严格的数学证明 ;一个典型 4机两区域电力系统分散与协调控制器的设计实例表明 ,新算法与传统的一阶梯度算法相比 ,具有收敛速度快 (快 3个数量级 )、精度高等优点     

多目标最优化技术在刨床设计中的应用

将多目标最优化技术中的分层序列法应用于机械刨床设计的步骤是：先建立寻优数学模型，找出设计变量、目标函数和约束条件，通过迭代得到最优解。利用此方法进行设计，关键在于将各分目标函数按其重要程度排序，逐次求出最优解，既简化了求解过程，又保证了求解精度，本文用设计实例说明设计的全部过程，与其他方法相比，设计的刨床传动结构更为紧凑和精确，具有很高的实用价值。     

迭代法收敛速度的比较

在全面介绍迭代法的收敛性的基础上，介绍了牛顿迭代法的收敛性和弦截性的收敛法，并对基本迭代法、牛顿迭代法和弦截法的收敛速度进行了比较，经比较看出，同样的问题，弦截法的收敛速度比一般迭代法要快得多，与牛顿迭代速度相近，也是比较快的。最后指出，在以电子计算机为数值计算工具的今天，必须研究适合于计算机运算的数值计算方法的收敛速度。收敛速度的快与慢，是评判谊种收敛法适用与否的一项重要指标。因此用何种方法来解决实际应用问题显得尤为重要。     

三维结构极限上限分析的有限元方法

根据塑性上限定理，采用罚一对偶方法，解决了三维极限分析中的塑性不可压问题，建立了三维结构上限分析的有限元规划格式，给出了相应的优化迭代求解算法。克服了目标函数非线性非光滑所导致的数值计算困难，使迭代过程产生的极限载荷因子和相关速度场收敛于真解的上限。该方法已应用于带缺陷压力容器的数值极限分析中，计算实例表明该方法具有数值稳定性好、精度高、收敛快等优点，并具有较广的适用范围。     

光学系统自动设计中应用动态规划的个算法

本文用动态规划方法求解具有等式和不等式约束的光学系统的最优化问题,以Kuhn-Tucker条件为基础,利用牛顿迭代法提出最优决策的一个算法,并证明其局部收敛性。