改進遺傳算法與ANSYS協(xié)同在結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用.pdf

1、隨著科技的進步，飛機、橋梁及各種建筑大量采用桁架結(jié)構(gòu)，對大型、超大型結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化的需求越來越多，結(jié)構(gòu)優(yōu)化所產(chǎn)生的經(jīng)濟效益也越來越高，而這些結(jié)構(gòu)往往存在大量的離散變量，很難建立準確的數(shù)學(xué)模型，需要借助有限元分析軟件(如ANSYS)等進行仿真計算。但傳統(tǒng)優(yōu)化方法處理含離散變量的結(jié)構(gòu)優(yōu)化問題時具有一定局限性，優(yōu)化過程很難在有限元分析軟件中直接進行。因此，對快速準確地進行優(yōu)化，并使優(yōu)化結(jié)果與有限元分析結(jié)果實現(xiàn)有效的數(shù)據(jù)交換進行研究具有科學(xué)和現(xiàn)實

2、意義。
　　本文以離散變量桁架結(jié)構(gòu)優(yōu)化為目標主要對遺傳算法的改進及其與ANSYS軟件的協(xié)同計算問題做了如下研究：
　　(1)對基本遺傳算法易早熟，計算效率偏低的問題進行改進。在算法中加入移民算子和引入最優(yōu)保存策略，有效解決了早熟問題；采用分段編碼的策略（在搜索前期用整數(shù)編碼，后期用格雷編碼）大大提高了尋優(yōu)效率。
　　(2)在處理約束優(yōu)化問題時，對常用罰函數(shù)中的外點罰函數(shù)法、可微罰函數(shù)法、乘子法的約束能力進行對比，研究采

3、用不同罰函數(shù)對改進遺傳算法搜索性能的影響，結(jié)果表明乘子法約束處理能力更強，且乘子法約束處理中選取較小的初始計算參數(shù)有利于搜索到更好解。
　　(3)基于MATLAB平臺實現(xiàn)了改進遺傳算法與ANSYS軟件協(xié)同優(yōu)化計算，最后通過十桿、二十五桿、七十二桿三個典型的離散變量桁架結(jié)構(gòu)優(yōu)化算例進行驗證，結(jié)果表明，本文所涉協(xié)同優(yōu)化方法均比參考文獻中給出的優(yōu)化結(jié)果更好。
　　綜上所述，本文針對離散結(jié)構(gòu)優(yōu)化中難以建立準確數(shù)學(xué)模型和計算困難的問題