TLBO算法的改进及其在桁架及钢框架结构优化设计中的应用研究

发布时间：2017-10-28 01:25

  本文关键词：TLBO算法的改进及其在桁架及钢框架结构优化设计中的应用研究

  更多相关文章： 教与学优化算法 改进的混沌教与学优化算法 空间桁架截面优化 桁架几何优化 钢框架结构优化 桁架动力特性优化

【摘要】：随着技术和设备的发展,工程结构优化设计中的结构模型已经逐渐由依赖大量假设建立简化模型转移到更加反映结构本质的复杂模型,这一转变提高了优化问题的准确性和适用性。但是基于这种建模方式得到的优化命题大都具有方程个数较多,变量维数高,非线性强等特点,这使得工程结构优化问题的求解及变量的储存都困难重重。在面对这类问题时,常规优化计算对初值敏感性,收敛性,收敛速度等方面捉襟见肘。这时就需要有一个高效的优化工具来弥补传统优化算法的不足。近些年启发于生物行为的生物启发式计算以其易于实现,高效的优化性能,计算相对简单,无需问题特殊信息等优点在解决复杂工程结构优化问题时扮演着重要角色。 本文在回顾了生物启发计算的发展及其在结构优化设计中应用的基础上,介绍了一例新的生物启发算法—教与学优化算法,并将它应用在空间桁架截面优化设计和桁架几何优化设计中。通过他们在结构优化上的表现发现精英策略的设置对算法的优化性能的改善无明显效果,并且教与学优化算法在较低维度和可行解空间较复杂时易陷入局部最优。针对教与学优化算法易陷入局部最优解,局部搜索能力不强的特点,引入混沌搜索,利用混沌搜索遍历性和随机性的特点使算法容易跳出局部最优点；同时针对教与学优化算法教学阶段只利用种群的平均值导致群体间的互动性不足从而容易引起算法的“早熟”,在教学阶段引入生物的被动集合行为。经过这一系列的改进后的算法称之为改进的混沌教与学优化算法。改进后的算法继承了教与学优化算法不需特定参数的优点。最后将改进的混沌教与学优化算法应用到离散截面的钢框架结构优化和混合变量的桁架结构动力特性优化上,结果表明改进的混沌教与学优化算法的收敛特性要优于原算法,能够很好的应用到结构优化中去。
【关键词】：教与学优化算法 改进的混沌教与学优化算法 空间桁架截面优化 桁架几何优化 钢框架结构优化 桁架动力特性优化
【学位授予单位】：广东工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TH122;TP301.6
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-13
• 第一章 绪论13-25
• 1.1 引言13
• 1.2 生物启发计算13-20
• 1.2.1 生物启发计算的源起13-16
• 1.2.3 生物启发计算的发展16-18
• 1.2.4 生物启发计算理论基础18-20
• 1.3 工程结构优化设计20-23
• 1.3.1 生物启发算法在截面(或尺寸)优化设计中的应用21-22
• 1.3.2 生物启发算法在形状优化设计中的应用22-23
• 1.3.3 生物启发算法在拓扑优化设计中的应用23
• 1.4 本文研究内容23-24
• 1.5 本文创新之处24-25
• 第二章 教与学优化算法25-35
• 2.1 教与学优化算法的基本思想25
• 2.2 教与学优化算法的基本概念25-26
• 2.3 教与学优化算法的搜索策略26-28
• 2.3.1 教学阶段26-28
• 2.3.2 学习阶段28
• 2.4 教与学优化算法的流程图28
• 2.5 精英教与学优化算法28-30
• 2.6 TLBO算法和ETLBO算法在结构优化设计中的应用30-34
• 2.6.1 TLBO算法和ETLBO算法在结构优化设计中计算流程30-32
• 2.6.2 离散变量的处理32
• 2.6.3 约束的处理32-34
• 2.7 本章总结34-35
• 第三章 ETLBO算法和TLBO算法在空间桁架结构尺寸优化中的应用35-49
• 3.1 尺寸优化数学模型35
• 3.2 计算算例35-44
• 3.2.1 25杆空间桁架36-38
• 3.2.2 120杆穹顶桁架结构38-42
• 3.2.3 1834杆穹顶桁架结构42-44
• 3.3 结论44-49
• 第四章 TLBO算法在桁架结构截面和形状优化中的应用49-57
• 4.1 截面和形状优化数学模型49
• 4.2 计算算例49-56
• 4.2.1 40杆平面桁架结构50-51
• 4.2.2 18杆平面桁架结构51-53
• 4.2.3 25杆空间桁架结构(模型一)53-55
• 4.2.4 25杆空间桁架结构(模型二)55-56
• 4.3 本章总结56-57
• 第五章 改进的混沌教与学优化算法57-65
• 5.1 引言57
• 5.2 被动群集57-58
• 5.3 混沌搜索58-60
• 5.4 改进的混沌教与学优化算法结构60-63
• 5.4.1 改进的混沌教与学优化算法(MCTLBO)的步骤60-61
• 5.4.2 MCTLBO算法的伪代码61-62
• 5.4.3 MCTLBO算法的流程图62-63
• 5.5 本章小结63-65
• 第六章 MCTLBO算法在钢框架结构截面优化中的应用65-73
• 6.1 离散变量的钢框架截面优化数学模型65
• 6.2 钢框架结构算例65-71
• 6.2.1 两跨五层钢框架结构65-69
• 6.2.2 三跨二十四层钢框架结构69-71
• 6.3 本章小结71-73
• 第七章 MCTLBO算法在平面桁架动力特性优化中的应用73-81
• 7.1 桁架动力特性几何优化模型73
• 7.2 平面桁架结构算例73-78
• 7.2.1 平面十杆桁架算例73-76
• 7.2.2 平面四十杆桁架算例76-78
• 7.3 本章小结78-81
• 结束语81-83
• 参考文献83-89
• 攻读学位期间发表的相关学术论文89-91
• 致谢91

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前9条

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本文编号：1106070