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基于樽海鞘群算法的桁架结构优化设计

发布时间:2024-06-14 23:27
  樽海鞘群算法(salp swarm algorithm,SSA)是于2017年根据樽海鞘种群觅食的链式搜索行为建立的一种仿生优化算法.针对标准的SSA算法在计算精度、搜索能力和鲁棒性等方面的不足,提出一种考虑樽海梢搜索过程中个体历史信息的改进SSA算法(ISSA),并通过九个测试函数验证了ISSA算法在搜索能力和计算精度方面的可靠性.最后将SSA算法和ISSA算法应用于三个带频率约束的桁架结构优化问题中,计算结果表明ISSA算法较标准SSA算法在计算精度和稳定性上具有明显的优势.

【文章页数】:9 页

【文章目录】:
1 SSA介绍及局限性分析
    1.1 SSA算法介绍
    1.2 SSA局限性分析
    1.3 SSA局限性验证
2 改进的SSA算法
    2.1 改进策略
    2.2 迭代步长分析
    2.3 算例验证
3 桁架结构优化设计
    3.1 37杆平面桁架
        3.1.1 桁架结构基本参数
        3.1.2 优化问题数学模型
        3.1.3 优化结果分析
    3.2 52杆空间桁架
        3.2.1 桁架结构基本参数
        3.2.2 优化问题数学模型
        3.2.3 优化结果分析
    3.3 600杆圆顶状空间桁架
        3.3.1 桁架结构基本参数
        3.3.2 优化问题数学模型
        3.3.3 优化结果分析
4 结 论



本文编号:3994581

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