基于无网格法的矩形加肋板结构优化设计

发布时间：2017-06-28 01:15

  本文关键词：基于无网格法的矩形加肋板结构优化设计，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：加肋板被广泛应用在生活中诸多领域,对加肋板的研究具有很好的实用性。本文基于无网格方法,利用一阶剪切变形理论与移动最小二乘法对加肋板的肋条布置优化进行了分析。肋条位置不断发生改变,采用点来离散结构比利用单元离散结构要方便的多,而无网格法便是用点对结构进行离散的。无网格法中形函数的选取,节点的积分,边界条件的处理本文都做了简要的介绍。以加肋板的中心点为控制点对加肋板上肋条的分布进行优化,以使得加肋板中心点的挠度可以达到最小值。利用约束随机方向法首先对加肋板进行了优化分析,并且对基于无网格法的约束随机方向的寻优流程进行了介绍。发现约束随机方向法在寻优过程中容易受到选择初始点的影响不容易找到近似最优点。而解决这个问题的办法便是需要大量的重复计算,并在计算结果中寻找最优点。为了解决这个问题,采用了遗传算法与其结合,成为混合遗传算法。首先对遗传算法进行了详细的介绍,并且利用算例说明了遗传算法具有很好的全局寻优性,但收敛速度过慢,与约束随机方向法刚好可以互补形成混合遗传算法。之后对基于无网格法的混合遗传算法程序流程进行了介绍,并且用算例验证了它的有效性。
【关键词】：移动最小二乘法 一阶剪切变形理论 无网格法 约束随机 方向法 遗传算法 混合遗传算法
【学位授予单位】：广西大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：O241.82;O302
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 绪论10-17
• 1.1 选题背景10-11
• 1.2 无网格法的发展现状11-13
• 1.2.1 国外发展现状11-12
• 1.2.2 国内发展现状12-13
• 1.3 结构优化的发展现状13-15
• 1.3.1 结构优化设计的发展13-14
• 1.3.2 结构优化设计理论基础14-15
• 1.4 加肋板的研究现状15-16
• 1.4.1 加肋板结构简介15
• 1.4.2 加肋板弯曲研究现状15-16
• 1.5 本文主要内容16-17
• 第二章 无网格伽辽金法求解加肋板弯曲问题17-32
• 2.1 引言17
• 2.2 无网格法的逼近函数17-21
• 2.2.1 移动最小二乘法17-19
• 2.2.2 权函数的选取与影响域19-21
• 2.3 无网格伽辽金法21-25
• 2.3.1 无网格伽辽金法的基本原理21-23
• 2.3.2 背景网格积分23-24
• 2.3.3 完全转换法24-25
• 2.4 求解弯曲问题的加肋板控制方程25-31
• 2.4.1 一阶剪切变形理论25-26
• 2.4.2 加肋板的形变势能26-28
• 2.4.3 位移协调条件28-30
• 2.4.4 加肋板控制方程30-31
• 2.5 本章小结31-32
• 第三章 基于约束随机方向法的肋条位置优化分析32-58
• 3.1 引言32
• 3.2 约束随机方向法基本思想32-36
• 3.2.1 初始点33-34
• 3.2.2 搜索方向34-35
• 3.2.3 搜索步长35
• 3.2.4 终止准则35-36
• 3.3 约束随机方向法在肋条优化中的应用36-37
• 3.3.1 设计变量的选取36
• 3.3.2 目标函数的选取36-37
• 3.3.3 约束条件的设定37
• 3.4 基于无网格法的加肋板约束随机方向程序流程37-39
• 3.5 单根肋条加肋板的肋条布置优化分析39-47
• 3.5.1 方法验证分析40-45
• 3.5.2 局部荷载下肋条的最佳位置45-47
• 3.6 双平行肋条加肋板肋条布置优化分析47-52
• 3.6.1 双平行肋条受均布荷载肋条位置优化48-50
• 3.6.2 双平行肋条受局部荷载肋条位置优化50-52
• 3.7 垂直肋条加肋板肋条布置优化分析52-57
• 3.7.1 垂直肋条加肋版受均布荷载肋条位置优化53-55
• 3.7.2 垂直肋条加肋版受局部荷载肋条位置优化55-57
• 3.8 本章小结57-58
• 第四章 基于混合遗传算法的肋条位置优化58-76
• 4.1 引言58
• 4.2 遗传算法的理论基础58-61
• 4.2.1 遗传算法简介58-59
• 4.2.2 二进制编码法59
• 4.2.3 适应度函数59-60
• 4.2.4 选择算子60-61
• 4.2.5 交叉算子61
• 4.2.6 变异算子61
• 4.3 积木块假设及遗传算法的收敛性分析61-62
• 4.4 基于遗传算法的加肋板优化62-68
• 4.4.1 利用遗传算法对加肋板优化程序流程62-64
• 4.4.2 遗传算法计算垂直肋条算例分析64-68
• 4.5 混合遗传算法68-71
• 4.5.1 混合遗传算法的计算流程68-70
• 4.5.2 混合遗传算法算例分析70-71
• 4.6 算例71-75
• 4.6.1 单根肋条加肋板受局部荷载肋条布置优化71-72
• 4.6.2 双平行肋条加肋板受局部荷载肋条肋条布置优化72-73
• 4.6.3 双垂直肋条加肋板受局部荷载肋条布置优化73-75
• 4.7 本章小结75-76
• 第五章 结论与展望76-78
• 5.1 结论76-77
• 5.2 展望77-78
• 参考文献78-84
• 致谢84-85
• 攻读硕士期间参加的科研项目和发表的论文85

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