【摘要】：在建筑結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計中往往存在設(shè)計變量離散、部分約束條件難以用設(shè)計變量顯式表達、目標函數(shù)不可導(dǎo)等問題,傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計方法不能很好的解決此類問題。遺傳算法作為一種仿生類智能算法,有著良好的適應(yīng)性,它不依賴于問題的復(fù)雜程度,也不需要將約束條件以自變量顯式表達,因此能夠較好的克服傳統(tǒng)優(yōu)化算法不足。本文在遺傳算法基本理論的基礎(chǔ)上,結(jié)合結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計的特點對基本遺傳算法的缺點進行改進,提出了一種改進的罰函數(shù)分級遺傳算法,該方法根據(jù)種群中個體偏離約束條件限值的程度對其進行適當(dāng)懲罰,能夠較好的處理非可行解空間,使得有潛力的非可行解個體能夠得到繁衍機會,從而維系了種群個體的多樣性;通過對當(dāng)前種群進行分級、排序操作,保證優(yōu)秀的個體得到合適的繁衍機會,使得良好的基因能夠在迭代中不斷進化,結(jié)合改進的懲罰函數(shù)能夠降低陷入局部最優(yōu)解的概率,增大了全局尋優(yōu)的能力。改進后的遺傳算法有效的改善了基本遺傳算法容易局部收斂、收斂結(jié)果不穩(wěn)定等問題。通過三個經(jīng)典函數(shù)DeJong、Shubert和Griewank,驗證了改進算法的尋優(yōu)性能。本文將改進的遺傳算法應(yīng)用到兩個經(jīng)典的結(jié)構(gòu)優(yōu)化案例—17桿平面桁架結(jié)構(gòu)和72桿空間桁架結(jié)構(gòu),較其他文獻相比,新方法的優(yōu)化結(jié)果更具優(yōu)勢,表明了本文所改進的遺傳算法具有更強優(yōu)化性能,可推廣到其他結(jié)構(gòu)形態(tài)的優(yōu)化設(shè)計中。已有文獻關(guān)于遺傳算法在結(jié)構(gòu)優(yōu)化中的應(yīng)用大多集中在簡單的結(jié)構(gòu)形態(tài),這主要是由于每一次遺傳迭代所有個體均需要進行有限元分析,計算耗時長,內(nèi)存消耗巨大,對計算機性能和代碼的優(yōu)化有著很高的要求。本文基于MATLAB平臺和SAP2000有限元軟件的應(yīng)用程序接口(API),創(chuàng)建了并行計算環(huán)境,有效地解決了智能算法在進行復(fù)雜結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計時經(jīng)常出現(xiàn)的內(nèi)存溢出和程序崩潰問題。以兩個復(fù)雜結(jié)構(gòu)—1164桿桅桿結(jié)構(gòu)和5980桿超高層框架結(jié)構(gòu)為案例,進行了抗風(fēng)結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計,優(yōu)化結(jié)果顯示,本文改進的遺傳算法及相關(guān)技術(shù)在大型復(fù)雜形態(tài)結(jié)構(gòu)上的優(yōu)化設(shè)計方面亦有較好的應(yīng)用。
【圖文】：

圖 3-7 De Jong 二維函數(shù)圖形Fig 3-7 De Jong two-dimensional function grapheJong 只有一個極小值點 (0,0,…,0)，理論最遺傳算法和基本遺傳算法對該函數(shù)進行優(yōu)法基本參數(shù)0；字符串長度 20；選擇競爭壓力 2；初始；交叉概率：P c 0.8，minPc 0.5，maxPc 1 0.2。基本參數(shù)20；字符串長度 20；代溝 0.9；初始種群數(shù)概率： Pc 0.8，；變異概率：minPm 0.05：圖 3-8、3-9 分別為改進遺傳算法和基本

750 次迭代種群目標值分布 1000 次迭代種群目標值分布圖 3-8 目標值分布圖Fig 3-8 Target value distribution初始種群目標值分布 500 次迭代種群目標值分布
【學(xué)位授予單位】：廣州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TU318

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本文編號：2631584