钢框架结构的优化设计研究

发布时间：2017-09-25 15:30

  本文关键词：钢框架结构的优化设计研究

  更多相关文章： 半刚性节点 钢框架结构 神经网络算法 ANSYS MATLAB

【摘要】：钢框架结构具有空间布置灵活、装配化程度高、施工速度快节约工期,结构安全、可靠、整体性能好等优点,广泛应用于工程实际中。在钢框架结构中,采用半刚性节点连接形式的钢框架结构由于具有良好的力学性能,其在工程实践中的应用不断增加。但是此类结构钢材使用量较大,造价较高等因素是阻碍其推广应用的重要因素之一。因此,通过对钢框架结构进行优化设计研究,在保证结构安全可靠的前提下,最大限度的节约钢材用量,降低工程造价,提高结构设计的经济性具有重要的意义。本文通过广泛的调研相关文献,比较了多种在结构优化设计中常用的几种优化算法的特点及其针对本文所研究问题的适应性,选取神经网络算法作为本文优化设计的算法工具。通过查阅文献,了解神经网络算法的基本概念与基本工作原理,并简要介绍了常见的神经网络对应人工神经网络的结构,并利用MATLAB做为神经网络算法实现的软件工具。通过了解ANSYS有限元软件所具备的数据分析计算功能,选择ANSYS作为结构分析的软件工具,通过ANSYS与MATLAB的联合使用有效的完成优化设计研究工作。本文选取带有支撑的四层钢框架结构作为优化设计的研究对象,并选取结构中六种所处位置与荷载承担情况不同的构件的截面尺寸和半刚性节点的转动刚度作为优化设计的变量,以结构用钢量的最小为优化目标,以应力约束条件与挠度约束条件作为优化设计的约束条件,基于不同的半刚性节点刚度配置设计两个优化设计方案,使用ANSYS的结构分析功能和优化功能计算各组优化设计算例对应的局部最优解,以ANSYS计算所得的局部最优解作为MATLAB优化计算的数据来源,使用神经网络算法计算对应的全局最优解。比较两种不同优化设计方案的优化结果,得出优化设计的结果与半刚性节点转动刚度配置情况之间的定性关系,并通过计算结果总结了本文所用优化设计方法的应用效果。
【关键词】：半刚性节点 钢框架结构 神经网络算法 ANSYS MATLAB
【学位授予单位】：吉林建筑大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TU391
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-12
• 第1章 绪论12-18
• 1.1 课题研究的背景及意义12-13
• 1.1.1 课题研究背景12
• 1.1.2 课题研究的意义12-13
• 1.2 钢框架结构国内外发展现状13-14
• 1.2.1 国外发展现状13-14
• 1.2.2 国内发展现状14
• 1.3 本文研究工作的创新点14-16
• 1.4 本文研究内容16-18
• 第2章 钢框架结构优化设计方法研究18-27
• 2.1 钢框架结构优化设计算法简介18-21
• 2.1.1 禁忌搜索算法18-19
• 2.1.2 模拟退火算法19
• 2.1.3 遗传算法19-20
• 2.1.4 拓扑优化20
• 2.1.5 神经网络算法20-21
• 2.2 神经网络算法研究21-24
• 2.3 结果优化设计方法的软件实现24-26
• 2.4 本章小结26-27
• 第3章 钢框架结构优化设计分析实例27-76
• 3.1 作为优化目标的框架结构的选取27-29
• 3.2 荷载计算与初始设计方案的校核29-34
• 3.2.1 荷载的计算29-33
• 3.2.2 初始设计方案的校核33-34
• 3.3 节点半刚性连接的力学简化34-39
• 3.4 优化变量选取与优化计算流程39-44
• 3.4.1 优化变量的选取39-41
• 3.4.2 优化计算流程41-44
• 3.5 优化模块介绍44-45
• 3.6 有限元分析模型的建立45-54
• 3.6.1 几何模型建立45-48
• 3.6.2 材料属性选取48
• 3.6.3 单元的选取48-50
• 3.6.4 网格划分50-52
• 3.6.5 有限元计算条件的设置52-54
• 3.7 有限元结果分析54-61
• 3.8 ANSYS局部优化计算的敏感度与拟合曲线分析61-64
• 3.9 不同刚度配置下的优化结果分析64-66
• 3.10 神经网络数据训练设置66-67
• 3.11 数据训练与优化结果分析67-75
• 3.11.1 数据训练67-70
• 3.11.2 优化结果分析70-75
• 3.12 本章小结75-76
• 第4章 总结与展望76-79
• 4.1 对本文工作的总结76-77
• 4.2 对未来工作的展望77-79
• 参考文献79-83
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文83-85
• 致谢85

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本文编号：918137