基于进化ANSYS的防波堤结构智能优化方法

发布时间：2021-03-29 22:05

　　为了进一步节约梳式防波堤成本,提出防波堤结构智能优化方法.首先,针对遗传算法在优化过程中的优势,依托中间平台,提出一种改进自适应遗传算法;然后,利用ANSYS软件的二次开发接口实现了ANSYS与中间平台的数据交互,对重复种群个体进行压缩,对筛选后种群进行原位拓展,设计多约束条件的算法实现流程;最后,提出了基于改进自适应遗传算法与ANSYS的结构智能优化方法,并应用该方法、基本遗传算法与ANSYS自带优化算法分别对梳式防波堤结构进行优化设计.通过对比优化结果,证明了该方法的可行性和优越性. 

【文章来源】：华中科技大学学报(自然科学版). 2020,48(10)北大核心EICSCD

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

梳式防波堤等效应力云图

第10期耿敬，等：基于进化ANSYS的防波堤结构智能优化方法·91·的优化效果次之，ANSYS自带优化方法的优化效果较差．1—ANSYS自带零阶优化方法；2—ANSYS自带一阶优化方法；3—SGA优化方法；4—基于IAGA与ANSYS的结构智能优化方法(下同)．图4最大应力值变化曲线图5总成本变化曲线4结论a.在本研究的设计条件下，针对一个梳式防波堤单元，当沉箱宽度为14.3539m，翼板厚度为0.456m，前箱壁厚度为0.1361m，块石填料高度为12.96m时，应用本文优化方法，获得的设计方案不仅能满足应力及稳定性的要求，还能有效降低成本．说明本文优化方法是可行的．b.对比ANSYS自带优化方法，利用优化算法对结构设计方案进行优化更具优势，其中基于IAGA与ANSYS的结构智能优化方法获得了更经济的设计方案．c.本研究建立的结构智能优化方法，除可应用于梳式防波堤外，还可直接推广应用于结构优化的其他相关领域，助力进一步降低工程造价，获得更优秀的设计方案．参考文献[1]牛恩宗，王玥葳，马德堂．防波堤结构的创新[J]．水运工程，2009(1)：16-22．[2]唐文艳，顾元宪．遗传算法在结构优化中的研究进展[J]．力学进展，2002(1)：26-40．[3]刘道华，原思聪，邬长安，等．面向对象的改进遗传算法优化设计[J]．华中科技大学学报(自然科学版)，2008，36(7)：89-92．[4]MICHALEWICZZ，JANIKOWCZ，KRAWCZYKJB．Amodifiedgeneticalgorithmforoptimalcontrolproblems[J]．Computers&MathematicswithApplica-tions，1992，23(12)：83-94．[5]SRINIVASM，PATNAIKL

算子的存在使每代中适应度高的个体将不断被保存到下一代，并进行复制．到进化后期，种群中将会出现许多重复个体，而ANSYS并不能分辨并剔除重复个体，依旧逐一进行分析，这将极大延长优化时间且浪费资源．基于此，对中间平台与ANSYS的数据交互部分进行改进，具体改进方法为：在中间平台写入种群数据之前对其进行压缩，仅保留不重复个体，并在读取应力文件之后，按照原本的种群位置对应力数组进行拓展．2.2实现流程依托中间平台，基于IAGA与ANSYS的结构智能优化方法的具体实现流程如下，优化流程图如图1所示．图1基于IAGA与ANSYS的结构智能优化方法流程图

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于遗传算法与ANSYS的结构优化方法研究[J]. 耿贺松,陈博文,李明伟,杨璨.  华北水利水电大学学报(自然科学版). 2019(04)
[2]遗传算法选择策略比较[J]. 张琛,詹志辉.  计算机工程与设计. 2009(23)
[3]防波堤结构的创新[J]. 牛恩宗,王玥葳,马德堂.  水运工程. 2009(01)
[4]面向对象的改进遗传算法优化设计[J]. 刘道华,原思聪,邬长安,张满意.  华中科技大学学报(自然科学版). 2008(07)
[5]实数遗传算法的改进及性能研究[J]. 任子武,伞冶.  电子学报. 2007(02)
[6]自适应遗传算法的改进及在系统辨识中应用研究[J]. 任子武,伞冶.  系统仿真学报. 2006(01)
[7]遗传算法在结构优化中的研究进展[J]. 唐文艳,顾元宪.  力学进展. 2002(01)

硕士论文
[1]实数编码下遗传算法的改进及其应用[D]. 管小艳.重庆大学 2012



本文编号：3108279