本文關(guān)鍵詞：TLBO算法的改進(jìn)及其在桁架及鋼框架結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用研究

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【摘要】：隨著技術(shù)和設(shè)備的發(fā)展,工程結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計中的結(jié)構(gòu)模型已經(jīng)逐漸由依賴大量假設(shè)建立簡化模型轉(zhuǎn)移到更加反映結(jié)構(gòu)本質(zhì)的復(fù)雜模型,這一轉(zhuǎn)變提高了優(yōu)化問題的準(zhǔn)確性和適用性。但是基于這種建模方式得到的優(yōu)化命題大都具有方程個數(shù)較多,變量維數(shù)高,非線性強(qiáng)等特點,這使得工程結(jié)構(gòu)優(yōu)化問題的求解及變量的儲存都困難重重。在面對這類問題時,常規(guī)優(yōu)化計算對初值敏感性,收斂性,收斂速度等方面捉襟見肘。這時就需要有一個高效的優(yōu)化工具來彌補(bǔ)傳統(tǒng)優(yōu)化算法的不足。近些年啟發(fā)于生物行為的生物啟發(fā)式計算以其易于實現(xiàn),高效的優(yōu)化性能,計算相對簡單,無需問題特殊信息等優(yōu)點在解決復(fù)雜工程結(jié)構(gòu)優(yōu)化問題時扮演著重要角色。 本文在回顧了生物啟發(fā)計算的發(fā)展及其在結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計中應(yīng)用的基礎(chǔ)上,介紹了一例新的生物啟發(fā)算法—教與學(xué)優(yōu)化算法,并將它應(yīng)用在空間桁架截面優(yōu)化設(shè)計和桁架幾何優(yōu)化設(shè)計中。通過他們在結(jié)構(gòu)優(yōu)化上的表現(xiàn)發(fā)現(xiàn)精英策略的設(shè)置對算法的優(yōu)化性能的改善無明顯效果,并且教與學(xué)優(yōu)化算法在較低維度和可行解空間較復(fù)雜時易陷入局部最優(yōu)。針對教與學(xué)優(yōu)化算法易陷入局部最優(yōu)解,局部搜索能力不強(qiáng)的特點,引入混沌搜索,利用混沌搜索遍歷性和隨機(jī)性的特點使算法容易跳出局部最優(yōu)點；同時針對教與學(xué)優(yōu)化算法教學(xué)階段只利用種群的平均值導(dǎo)致群體間的互動性不足從而容易引起算法的“早熟”,在教學(xué)階段引入生物的被動集合行為。經(jīng)過這一系列的改進(jìn)后的算法稱之為改進(jìn)的混沌教與學(xué)優(yōu)化算法。改進(jìn)后的算法繼承了教與學(xué)優(yōu)化算法不需特定參數(shù)的優(yōu)點。最后將改進(jìn)的混沌教與學(xué)優(yōu)化算法應(yīng)用到離散截面的鋼框架結(jié)構(gòu)優(yōu)化和混合變量的桁架結(jié)構(gòu)動力特性優(yōu)化上,結(jié)果表明改進(jìn)的混沌教與學(xué)優(yōu)化算法的收斂特性要優(yōu)于原算法,能夠很好的應(yīng)用到結(jié)構(gòu)優(yōu)化中去。
【關(guān)鍵詞】：教與學(xué)優(yōu)化算法 改進(jìn)的混沌教與學(xué)優(yōu)化算法 空間桁架截面優(yōu)化 桁架幾何優(yōu)化 鋼框架結(jié)構(gòu)優(yōu)化 桁架動力特性優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TH122;TP301.6
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-13
• 第一章 緒論13-25
• 1.1 引言13
• 1.2 生物啟發(fā)計算13-20
• 1.2.1 生物啟發(fā)計算的源起13-16
• 1.2.3 生物啟發(fā)計算的發(fā)展16-18
• 1.2.4 生物啟發(fā)計算理論基礎(chǔ)18-20
• 1.3 工程結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計20-23
• 1.3.1 生物啟發(fā)算法在截面(或尺寸)優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用21-22
• 1.3.2 生物啟發(fā)算法在形狀優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用22-23
• 1.3.3 生物啟發(fā)算法在拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用23
• 1.4 本文研究內(nèi)容23-24
• 1.5 本文創(chuàng)新之處24-25
• 第二章 教與學(xué)優(yōu)化算法25-35
• 2.1 教與學(xué)優(yōu)化算法的基本思想25
• 2.2 教與學(xué)優(yōu)化算法的基本概念25-26
• 2.3 教與學(xué)優(yōu)化算法的搜索策略26-28
• 2.3.1 教學(xué)階段26-28
• 2.3.2 學(xué)習(xí)階段28
• 2.4 教與學(xué)優(yōu)化算法的流程圖28
• 2.5 精英教與學(xué)優(yōu)化算法28-30
• 2.6 TLBO算法和ETLBO算法在結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用30-34
• 2.6.1 TLBO算法和ETLBO算法在結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計中計算流程30-32
• 2.6.2 離散變量的處理32
• 2.6.3 約束的處理32-34
• 2.7 本章總結(jié)34-35
• 第三章 ETLBO算法和TLBO算法在空間桁架結(jié)構(gòu)尺寸優(yōu)化中的應(yīng)用35-49
• 3.1 尺寸優(yōu)化數(shù)學(xué)模型35
• 3.2 計算算例35-44
• 3.2.1 25桿空間桁架36-38
• 3.2.2 120桿穹頂桁架結(jié)構(gòu)38-42
• 3.2.3 1834桿穹頂桁架結(jié)構(gòu)42-44
• 3.3 結(jié)論44-49
• 第四章 TLBO算法在桁架結(jié)構(gòu)截面和形狀優(yōu)化中的應(yīng)用49-57
• 4.1 截面和形狀優(yōu)化數(shù)學(xué)模型49
• 4.2 計算算例49-56
• 4.2.1 40桿平面桁架結(jié)構(gòu)50-51
• 4.2.2 18桿平面桁架結(jié)構(gòu)51-53
• 4.2.3 25桿空間桁架結(jié)構(gòu)(模型一)53-55
• 4.2.4 25桿空間桁架結(jié)構(gòu)(模型二)55-56
• 4.3 本章總結(jié)56-57
• 第五章 改進(jìn)的混沌教與學(xué)優(yōu)化算法57-65
• 5.1 引言57
• 5.2 被動群集57-58
• 5.3 混沌搜索58-60
• 5.4 改進(jìn)的混沌教與學(xué)優(yōu)化算法結(jié)構(gòu)60-63
• 5.4.1 改進(jìn)的混沌教與學(xué)優(yōu)化算法(MCTLBO)的步驟60-61
• 5.4.2 MCTLBO算法的偽代碼61-62
• 5.4.3 MCTLBO算法的流程圖62-63
• 5.5 本章小結(jié)63-65
• 第六章 MCTLBO算法在鋼框架結(jié)構(gòu)截面優(yōu)化中的應(yīng)用65-73
• 6.1 離散變量的鋼框架截面優(yōu)化數(shù)學(xué)模型65
• 6.2 鋼框架結(jié)構(gòu)算例65-71
• 6.2.1 兩跨五層鋼框架結(jié)構(gòu)65-69
• 6.2.2 三跨二十四層鋼框架結(jié)構(gòu)69-71
• 6.3 本章小結(jié)71-73
• 第七章 MCTLBO算法在平面桁架動力特性優(yōu)化中的應(yīng)用73-81
• 7.1 桁架動力特性幾何優(yōu)化模型73
• 7.2 平面桁架結(jié)構(gòu)算例73-78
• 7.2.1 平面十桿桁架算例73-76
• 7.2.2 平面四十桿桁架算例76-78
• 7.3 本章小結(jié)78-81
• 結(jié)束語81-83
• 參考文獻(xiàn)83-89
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的相關(guān)學(xué)術(shù)論文89-91
• 致謝91

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1106070