發(fā)布時(shí)間：2017-06-08 13:17

  本文關(guān)鍵詞：機(jī)械結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)的積分型全局最優(yōu)方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：本文旨在將一類積分型最優(yōu)性條件與Monte Carlo方法相結(jié)合,提出一種無需進(jìn)行靈敏度分析且可以求得全局最優(yōu)解的機(jī)械結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法。具體研究內(nèi)容包括：首先,研究了積分型最優(yōu)性條件的Monte Carlo和擬Monte Carlo數(shù)值實(shí)現(xiàn)方法；其次,研究了結(jié)構(gòu)分析代理模型Kriging模型,以減少結(jié)構(gòu)優(yōu)化過程中結(jié)構(gòu)分析的計(jì)算量；最后,將所提方法與通用結(jié)構(gòu)分析軟件ANSYS相結(jié)合,利用二次開發(fā)技術(shù),建立了一個(gè)適用于具體工程實(shí)際問題的結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)程序。首先,針對(duì)源自數(shù)學(xué)規(guī)劃領(lǐng)域的一類積分型最優(yōu)性條件,提出利用Monte Carlo進(jìn)行數(shù)值積分求得最優(yōu)化問題的全局最優(yōu)解：其次簡述了Monte Carlo方法的基本思想,并詳細(xì)討論了Monte Carlo方法中隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生方法,通過實(shí)例比較,確定了一種效果較好的隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生方法；然后討論了具體數(shù)值計(jì)算過程中可能遇到的幾個(gè)困難,并提出解決方法,最后通過幾個(gè)典型數(shù)學(xué)算例和桁架結(jié)構(gòu)優(yōu)化算例對(duì)所提方法的有效性和可靠性進(jìn)行了驗(yàn)證。其次,由于工程實(shí)際問題的結(jié)構(gòu)分析往往需要耗費(fèi)巨大計(jì)算量,而利用Monte Carlo方法進(jìn)行結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)時(shí),又需要進(jìn)行多次抽樣,即多次結(jié)構(gòu)重分析,這就導(dǎo)致本文所提方法的計(jì)算量急劇增加。為了緩解該問題,本文研究利用kriging代理模型代替結(jié)構(gòu)分析,以減少結(jié)構(gòu)重分析的計(jì)算量。然后,介紹了有限元分析軟件ANSYS二次開發(fā)的實(shí)現(xiàn)方法和MATLAB與ANSYS混合編程的方法和技巧。通過APDL二次開發(fā)的方法能夠?qū)崿F(xiàn)ANSYS的重分析是MonteCarlo方法的實(shí)現(xiàn)不可或缺的部分。最后,針對(duì)工程中常見的桁架、剛架和連續(xù)體問題,利用本文所提到的基于積分型全局最優(yōu)性條件的Monte Carlo優(yōu)化方法,從結(jié)構(gòu)尺寸優(yōu)化設(shè)計(jì)、形狀優(yōu)化設(shè)計(jì)以及尺寸優(yōu)化與形狀優(yōu)化混合優(yōu)化設(shè)計(jì)三個(gè)層次進(jìn)行算例求解。計(jì)算結(jié)果表明,本文所提方法均能夠正確給出問題的全局最優(yōu)解,進(jìn)而驗(yàn)證了本文所研究方法的通用性和可行性。
【關(guān)鍵詞】：機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì) 積分型最優(yōu)性條件 Monte Carlo方法 Kriging代理模型 ANSYS
【學(xué)位授予單位】：天津科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TH122
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 1 緒論11-17
• 1.1 課題背景及研究意義11-12
• 1.2 結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法發(fā)展歷史12-14
• 1.3 機(jī)械結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)的應(yīng)用現(xiàn)狀14
• 1.4 本文主要研究工作14-17
• 2 基于積分型全局最優(yōu)性條件的Monte Carlo優(yōu)化方法17-50
• 2.1 引言17
• 2.2 Monte Carlo方法簡介17-18
• 2.3 基于積分型全局最優(yōu)性條件的Monte Carlo優(yōu)化方法18-19
• 2.4 Monte Carlo隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生19-25
• 2.5 Monte Carlo積分優(yōu)化方法的參數(shù)化實(shí)現(xiàn)25-26
• 2.5.1 Monte Carlo積分方法的基本算法25
• 2.5.2 Monte Carlo積分優(yōu)化方法的參數(shù)化實(shí)現(xiàn)過程25-26
• 2.6 Monte Carlo方法的改進(jìn)26-28
• 2.6.1 指數(shù)溢出的改進(jìn)26
• 2.6.2 全局最優(yōu)解不唯一的改進(jìn)26-27
• 2.6.3 控制參數(shù)P的選取27
• 2.6.4 減小撒點(diǎn)區(qū)間區(qū)間的改進(jìn)27-28
• 2.7 數(shù)值算例驗(yàn)證28-29
• 2.7.1 Beale problem28
• 2.7.2 Bohachevsky 2 problem28-29
• 2.7.3 Booth problem29
• 2.7.4 Colville problem29
• 2.8 桁架算例驗(yàn)證29-49
• 2.8.1 10桿桁架29-32
• 2.8.2 25桿桁架32-35
• 2.8.3 13桿桁架35-38
• 2.8.4 21桿桁架38-40
• 2.8.5 39桿桁架結(jié)構(gòu)40-43
• 2.8.6 10桿桁架的混合優(yōu)化43-46
• 2.8.7 18桿桁架46-49
• 2.9 本章小結(jié)49-50
• 3 Kriging代理模型50-66
• 3.1 引言50
• 3.2 Kriging代理模型的介紹50-55
• 3.3 Kriging代理模型的組成55-59
• 3.3.1 構(gòu)建模型55
• 3.3.2 預(yù)測(cè)模型55
• 3.3.3 回歸模型55
• 3.3.4 相關(guān)模型55-57
• 3.3.5 取樣方法57-59
• 3.4 實(shí)例驗(yàn)證59-65
• 3.4.1 算例159-60
• 3.4.2 算例260-62
• 3.4.3 算例362-63
• 3.4.4 算例463-65
• 3.5 本章小結(jié)65-66
• 4 有限元軟件ANSYS的二次開發(fā)66-71
• 4.1 引言66
• 4.2 有限軟分析軟件ANSYS及其二次開發(fā)66-67
• 4.3 ANSYS二次開發(fā)的必要性67
• 4.4 基于APDL語言的二次開發(fā)設(shè)計(jì)過程67-70
• 4.4.1 MATLAB調(diào)用ANSYS并實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳遞68-69
• 4.4.2 相關(guān)參數(shù)的設(shè)置69
• 4.4.3 調(diào)用結(jié)構(gòu)分析宏程序69-70
• 4.4.4 ANSYS的數(shù)據(jù)傳遞70
• 4.5 ANSYS二次開發(fā)在結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用研究70
• 4.6 本章小結(jié)70-71
• 5 數(shù)值算例與分析71-89
• 5.1 引言71
• 5.2 兩端固定梁的形狀優(yōu)化71-75
• 5.3 底梁設(shè)計(jì)問題75-78
• 5.4 平面簡支梁結(jié)構(gòu)78-82
• 5.5 三角平板優(yōu)化設(shè)計(jì)82-84
• 5.6 偏心載荷板84-86
• 5.7 72桿桁架86-87
• 5.8 本章小結(jié)87-89
• 6 結(jié)論89-90
• 7 展望90-91
• 8 參考文獻(xiàn)91-97
• 9 致謝97

【參考文獻(xiàn)】

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4 劉克龍;姚衛(wèi)星;穆雪峰;;基于Kriging代理模型的結(jié)構(gòu)形狀優(yōu)化方法研究[J];計(jì)算力學(xué)學(xué)報(bào);2006年03期

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6 劉揚(yáng);楊敏嘉;葛增杰;;石油鉆井井架結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)[J];石油學(xué)報(bào);1986年02期

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8 李興斯;李建宇;;接觸力優(yōu)化設(shè)計(jì)的熵正則化方法[J];應(yīng)用力學(xué)學(xué)報(bào);2006年04期

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 趙潔;機(jī)械可靠性分析的響應(yīng)面法研究[D];西北工業(yè)大學(xué);2006年

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本文編號(hào)：432657