| 基于粗粒度并行遗传算法的阻尼器优化布置 |
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| 引用本文： | 马宏伟,陈丰收.基于粗粒度并行遗传算法的阻尼器优化布置[J].华南理工大学学报(自然科学版),2019,47(11). |
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| 作者姓名： | 马宏伟 陈丰收 |
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| 作者单位： | 华南理工大学亚热带建筑科学国家重点实验室,广东广州510640;华南理工大学亚热带建筑科学国家重点实验室,广东广州510640 |
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| 基金项目： | 华南理工大学亚热带建筑科学国家重点实验室开放课题 |
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| 摘 要： | 提出了一种粗粒度并行遗传算法,并将其应用于被动控制结构中阻尼器布置位置的优化.该算法把一个种群划分为多个子种群,各个子种群可以独立完成经典遗传算法操作.对于给定基因编码的种群个体,通过Matlab-ABAQUS-Python的交互使用,利用Matlab编程生成INP模型文件,并先调用ABAQUS来进行模型分析,后调用Python来读取结果数据并传输给Matlab,求解结构模型的目标函数值.文中还以层间位移角为控制目标,对10层被动控制钢框架结构的阻尼器优化布置进行了实例分析.结果表明:粗粒度并行遗传算法与经典遗传算法相比,既提高了种群的多样性,又加快了种群的收敛速度;对比常规隔层方法,采用该算法可使结构减震率至少提高19. 3%,说明该算法能显著提高结构减震率.
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| 关 键 词： | 粗粒度并行遗传算法 阻尼器 优化布置 被动控制结构 减震率 |
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