起重機(jī)金屬結(jié)構(gòu)占整機(jī)重量的60％左右，因此從經(jīng)濟(jì)性方面考慮，應(yīng)用現(xiàn)代優(yōu)化方法對(duì)起重機(jī)金屬結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，是起重機(jī)設(shè)計(jì)中一個(gè)必不可少并且很有實(shí)用價(jià)值的一個(gè)環(huán)節(jié)。 鑒于單一算法在解決工程優(yōu)化問(wèn)題中存在的一些問(wèn)題，本文在分析遺傳算法特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，分別針對(duì)其未成熟收斂和后期迭代速度緩慢的缺點(diǎn)，將模擬退火算法和進(jìn)化策略引入到遺傳算法之中進(jìn)行彌補(bǔ)，從而構(gòu)造了進(jìn)化類混合算法。算法中處理的幾個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題分別是： 1) 解決了混合離散變量的編碼表示問(wèn)題。算法中采用實(shí)數(shù)編碼分別對(duì)連續(xù)型變量、整數(shù)變量和離散變量等不同數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。 2) 改進(jìn)了遺傳算法中各個(gè)算子。根據(jù)各算子在算法中所起的作用，對(duì)交叉算子、變異算子和選擇算子分別進(jìn)行了相應(yīng)的改進(jìn)，使得算子的功能更加突出。 3) 實(shí)現(xiàn)了遺傳算法、模擬退火算法和進(jìn)化策略的合理集成。模擬退火算法的引入，主要是為了避免遺傳算法陷入局部最優(yōu)解，因此將模擬退火算法與變異算子結(jié)合，應(yīng)用在算法的宏觀搜索階段。進(jìn)化策略作為一個(gè)獨(dú)立的算子集成到遺傳算法之中，主要負(fù)責(zé)后期微觀搜索階段的提速和提高解的精度。 用進(jìn)化類混合算法對(duì)測(cè)試函數(shù)和橋門式起重機(jī)進(jìn)行實(shí)例優(yōu)化，結(jié)果表明該算法能夠最大程度地逃離局部最優(yōu)解，在搜索精度和速度上都有很大的提高，是一種穩(wěn)定可靠的算法。因此該算法的應(yīng)用能夠?yàn)楣こ淘O(shè)計(jì)提供一定的輔助和參考作用，使得設(shè)計(jì)周期大大縮短，提高設(shè)計(jì)質(zhì)量，降低設(shè)計(jì)費(fèi)用。
【學(xué)位單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2006
【中圖分類】：TH213.5
【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究的背景
    1.2 國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀
        1.2.1 起重機(jī)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 現(xiàn)代智能優(yōu)化算法研究現(xiàn)狀
    1.3 論文研究的主要內(nèi)容
第2章 智能優(yōu)化算法
    2.1 遺傳算法（GA）
        2.1.1 遺傳算法的基本原理
        2.1.2 遺傳算法與傳統(tǒng)優(yōu)化算法的區(qū)別
        2.1.3 傳統(tǒng)遺傳算法存在的問(wèn)題
        2.1.4 遺傳算法的改進(jìn)
    2.2 模擬退火算法（SA）
        2.2.1 模擬退火算法基本思想
        2.2.2 模擬退火算法的特點(diǎn)
        2.2.3 模擬退火算法的改進(jìn)
    2.3 進(jìn)化策略（ES）
        2.3.1 進(jìn)化策略的原理
        2.3.2 進(jìn)化策略的特點(diǎn)
        2.3.3 進(jìn)化策略的改進(jìn)
第3章 進(jìn)化類混合算法的構(gòu)造
    3.1 進(jìn)化類混合算法構(gòu)成的基本原則與思想
    3.2 進(jìn)化類混合算法實(shí)現(xiàn)中要處理的若干問(wèn)題
        3.2.1 編碼方案的選擇
        3.2.2 混合離散變量的數(shù)據(jù)處理
        3.2.3 約束的處理
        3.2.4 適應(yīng)度函數(shù)
        3.2.5 運(yùn)行參數(shù)的選取
    3.3 進(jìn)化類混合算法的算子設(shè)計(jì)
        3.3.1 新穎交叉算子
        3.3.2 退火變異算子
        3.3.3 進(jìn)化搜索算子
        3.3.4 進(jìn)化選擇算子
    3.4 精英保留策略
    3.5 進(jìn)化類混合算法的測(cè)試
        3.5.1 測(cè)試函數(shù)的選取
        3.5.2 結(jié)果分析
第4章 基于進(jìn)化類混合算法的橋式起重機(jī)結(jié)構(gòu)優(yōu)化
    4.1 橋式起重機(jī)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型的建立
        4.1.1 設(shè)計(jì)變量的選取
        4.1.2 目標(biāo)函數(shù)的建立
        4.1.3 約束函數(shù)的建立
    4.2 進(jìn)化類混合算法在橋式起重機(jī)結(jié)構(gòu)優(yōu)化中的應(yīng)用
        4.2.1 優(yōu)化參數(shù)的選取
        4.2.2 優(yōu)化結(jié)果分析
第5章 基于進(jìn)化類混合算法的門式起重機(jī)結(jié)構(gòu)優(yōu)化
    5.1 門式起重機(jī)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型的建立
        5.1.1 設(shè)計(jì)變量和目標(biāo)函數(shù)
        5.1.2 門式起重機(jī)載荷計(jì)算
        5.1.3 數(shù)學(xué)模型的建立
    5.2 進(jìn)化類混合算法在門式起重機(jī)結(jié)構(gòu)優(yōu)化中的應(yīng)用
        5.2.1 優(yōu)化參數(shù)的選取
        5.2.2 優(yōu)化結(jié)果分析
第6章 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及科研成果

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 朱小海;大型門式起重機(jī)結(jié)構(gòu)特性與系統(tǒng)虛擬仿真研究[D];西南交通大學(xué);2013年

本文編號(hào)：2888579