在眾多復(fù)雜的約束條件下如何快速并準(zhǔn)確的使結(jié)構(gòu)性能達(dá)到最佳、工程造價(jià)最低等一系列工程需求是當(dāng)今結(jié)構(gòu)優(yōu)化領(lǐng)域迫切需要解決的問(wèn)題。在結(jié)構(gòu)工程中選用一種算法對(duì)結(jié)構(gòu)進(jìn)行靜力優(yōu)化設(shè)計(jì)是一種常見(jiàn)的研究手段,但在實(shí)際工程中動(dòng)力問(wèn)題所占的比重遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于靜力問(wèn)題,而針對(duì)結(jié)構(gòu)動(dòng)力問(wèn)題進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)的研究相對(duì)較少。本文主要工作內(nèi)容為:粒子群算法的改進(jìn)、改進(jìn)粒子群算法應(yīng)用于桁架靜力優(yōu)化設(shè)計(jì)和框架抗震優(yōu)化設(shè)計(jì),概括如下:1、從算法基本思想、數(shù)學(xué)描述和模型分析等方面簡(jiǎn)要介紹粒子群算法,并給出粒子群算法的一般參數(shù)設(shè)置和算法復(fù)雜度分析。2、從慣性權(quán)重取值、速度更新方式、位置更新方式等方面對(duì)標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法進(jìn)行了改進(jìn),研究證明了改進(jìn)粒子群算法收斂性,并提出了改進(jìn)粒子群算法的結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)一般步驟。3、以平面52桿、200桿和空間25桿、160桿4個(gè)經(jīng)典桁架為優(yōu)化算例,研究了改進(jìn)粒子群算法在平面桁架離散性問(wèn)題、連續(xù)性問(wèn)題和空間桁架連續(xù)性問(wèn)題、離散性問(wèn)題中的性能表現(xiàn)。從算法求解質(zhì)量、求解速度、求解穩(wěn)定性三個(gè)方面評(píng)定了改進(jìn)粒子群算法在應(yīng)用于桁架結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)中的有效性和適用性。結(jié)果表明:相比標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法,在平面52桿問(wèn)題中,改進(jìn)粒子群...

【文章來(lái)源】： 浙江工業(yè)大學(xué)浙江省

【文章頁(yè)數(shù)】：83 頁(yè)

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 結(jié)構(gòu)優(yōu)化及其應(yīng)用研究現(xiàn)狀
    1.3 粒子群算法
        1.3.1 粒子群算法的發(fā)展和研究現(xiàn)狀
        1.3.2 粒子群算法在結(jié)構(gòu)工程中的應(yīng)用
    1.4 論文的主要研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)安排
    1.5 論文創(chuàng)新點(diǎn)
第2章 粒子群算法原理與方法
    2.1 引言
    2.2 基本粒子群算法
        2.2.1 基本粒子群算法的基本思想
        2.2.2 基本粒子群算法的數(shù)學(xué)描述
        2.2.3 基本粒子群算法的模型分析
    2.3 標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法
        2.3.1 帶有慣性權(quán)重的標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法
        2.3.2 帶有收縮因子的標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法
    2.4 粒子群算法參數(shù)設(shè)置
    2.5 粒子群算法復(fù)雜度分析
    2.6 本章小結(jié)
第3章 粒子群算法的改進(jìn)和結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型
    3.1 引言
    3.2 粒子群算法的改進(jìn)
        3.2.1 慣性權(quán)重取值
        3.2.2 速度更新方式
        3.2.3 位置更新方式
        3.2.4 改進(jìn)粒子群算法收斂性
    3.3 結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型
        3.3.1 設(shè)計(jì)變量
        3.3.2 目標(biāo)函數(shù)
        3.3.3 約束條件
        3.3.4 違反約束處理
    3.4 基于改進(jìn)粒子群算法的結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)流程
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于改進(jìn)粒子群算法的桁架結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)
    4.1 引言
    4.2 平面桁架結(jié)構(gòu)優(yōu)化問(wèn)題
        4.2.1 52桿平面桁架結(jié)構(gòu)
        4.2.2 200桿平面桁架結(jié)構(gòu)
    4.3 空間桁架結(jié)構(gòu)優(yōu)化問(wèn)題
        4.3.1 25桿空間桁架結(jié)構(gòu)
        4.3.2 160桿空間桁架結(jié)構(gòu)
    4.4 本章小結(jié)
第5章 基于改進(jìn)粒子群算法的鋼框架抗震優(yōu)化設(shè)計(jì)
    5.1 引言
    5.2 Push-over 分析方法
        5.2.1 水平加載模式
        5.2.2 剛度矩陣建立
        5.2.3 后彈性分析
        5.2.4 位移值計(jì)算
        5.2.5 Push-over 分析流程
    5.3 抗震優(yōu)化模型
        5.3.1 目標(biāo)函數(shù)
        5.3.2 設(shè)計(jì)變量
        5.3.3 約束條件
        5.3.4 違反約束處理
    5.4 抗震優(yōu)化算例
        5.4.1 三層四跨鋼框架優(yōu)化算例
        5.4.2 九層五跨鋼框架優(yōu)化算例
    5.5 本章小結(jié)
第6章 結(jié)論和展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
作者在攻讀碩士學(xué)位期間所取得的科研成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于改進(jìn)蟻群算法的結(jié)構(gòu)抗震優(yōu)化設(shè)計(jì) [J]. 李沛豪,劉崇奇.  空間結(jié)構(gòu). 2017(02)
[2]一種基于群體行為動(dòng)力學(xué)的粒子群優(yōu)化算法 [J]. 釗守國(guó),周長(zhǎng)林,梁臻鶴,王振義,劉統(tǒng).  信息工程大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(03)
[3]基于粒子群-布谷鳥(niǎo)搜索算法的桁架結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì) [J]. 朱欽,楊海霞.  三峽大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017(01)
[4]一種改進(jìn)的全局粒子群優(yōu)化算法 [J]. 王皓,歐陽(yáng)海濱,高立群.  控制與決策. 2016(07)
[5]一種改進(jìn)的人工魚(yú)群優(yōu)化算法 [J]. 吳昌友.  智能系統(tǒng)學(xué)報(bào). 2015(03)
[6]基于二進(jìn)制粒子群優(yōu)化的WSN分簇算法 [J]. 曹欲曉,李艷冰,徐夢(mèng)溪,彭煥峰.  微電子學(xué)與計(jì)算機(jī). 2015(05)
[7]基于粒子群算法的平面剛架及組合結(jié)構(gòu)的優(yōu)化 [J]. 蔡保佩,易平.  佳木斯大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2014(04)
[8]基于蟻群算法的桁架結(jié)構(gòu)布局離散變量?jī)?yōu)化方法 [J]. 張卓群,李宏男.  計(jì)算力學(xué)學(xué)報(bào). 2013(03)
[9]量子粒子群算法在桁架形狀優(yōu)化中的應(yīng)用 [J]. 李林英.  高速鐵路技術(shù). 2013(02)
[10]改進(jìn)的蟻群算法及其在桁架結(jié)構(gòu)優(yōu)化中的應(yīng)用 [J]. 周書(shū)敬,韓雪.  鋼結(jié)構(gòu). 2013(03)

博士論文
[1]基于協(xié)同進(jìn)化的混合智能優(yōu)化算法及其應(yīng)用研究[D]. 鄧武.大連海事大學(xué). 2012

碩士論文
[1]改進(jìn)的離散粒子群算法在TSP中的應(yīng)用研究[D]. 程畢蕓.江南大學(xué). 2017
[2]改進(jìn)粒子群算法的基坑樁錨支護(hù)優(yōu)化設(shè)計(jì)研究[D]. 侯英鍵.華南農(nóng)業(yè)大學(xué). 2016
[3]改進(jìn)PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的壓力導(dǎo)絲溫度及非線性補(bǔ)償研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 范廣坡.南方醫(yī)科大學(xué). 2016
[4]粒子群優(yōu)化算法的改進(jìn)及應(yīng)用[D]. 魏晉軍.太原理工大學(xué). 2015
[5]基于PSO算法的特高壓輸電塔拓?fù)錁?gòu)型優(yōu)化[D]. 尹雪超.重慶大學(xué). 2014
[6]改進(jìn)粒子群算法在結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用[D]. 朱孝晶.廣西工學(xué)院. 2011
[7]粒子群和群搜索混合優(yōu)化算法研究及其在桿系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中的應(yīng)用[D]. 曾世開(kāi).廣東工業(yè)大學(xué). 2011
[8]Pushover方法改進(jìn)加載模式及加載方式的討論[D]. 龍小燕.重慶大學(xué). 2010
[9]結(jié)構(gòu)優(yōu)化中粒子群算法的研究與應(yīng)用[D]. 張忠偉.大連理工大學(xué). 2009
[10]多層鋼框架結(jié)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計(jì)分析[D]. 邵珍奇.西安建筑科技大學(xué). 2009



本文編號(hào)：3547272