基于混合智能算法的结构可靠性分析与优化设计

发布时间：2017-11-17 11:32

  本文关键词：基于混合智能算法的结构可靠性分析与优化设计

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【摘要】：随着现代科技和经济的迅速发展，结构可靠性及安全性的问题，在工程结构设计中，越来越占有重要地位。结构可靠性分析及优化设计是以结构可靠性指标作为目标函数或约束条件，求解最优设计变量的方法。该方法比传统的结构设计方法能够获得更好的经济效益，所以对其进行研究具有重要意义。 在实际工程结构中，存在不少的不确定性因素，并且输入和响应之间非线性程度较高，因此传统的可靠性分析及优化设计方法不能满足工程结构中的需要，，结果的精度有时不理想甚至是不正确。 本文对结构可靠性分析及优化设计方法和智能优化算法进行研究，提出了基于PSO-DE混合算法的结构系统概率可靠性优化模型、基于PSO-DE混合算法的非概率可靠性模型、基于PSO-DE混合算法的非概率可靠性优化模型、基于SAPSO-DE混合算法的非概率可靠性模型和基于SAPSO-DE混合算法的非概率可靠性优化模型。 本文的主要研究内容及结论如下: 1.对智能优化算法进行了研究，考虑粒子群(PSO)算法和差分进化(DE)算法的收敛特性，提出了一种基于认知经验进化的PSO-DE混合算法。通过数值算例表明所提的混合算法克服了PSO算法的早熟现象，收敛速度快且计算精度较高，在工程应用上验证了该混合算法的正确性和可行性。 2.对结构系统进行了概率可靠性优化设计。概率可靠性优化设计问题是一个嵌套循环问题，外层优化目标函数，内层优化进行可靠性分析。在可靠性分析过程中，采用改进一次二阶矩法求解概率可靠性指标；在可靠性优化过程中，采用PSO-DE混合算法,进行了结构系统概率可靠性优化设计。针对在可靠性指标约束下最小化结构质量的优化问题，提出了基于PSO-DE混合算法的结构系统概率可靠性优化设计方法。通过数值算例，表明该方法稳定性好，计算精度较高，易于实现，而且克服了PSO算法的早熟现象。 3.针对结构非概率可靠性分析及优化设计问题，采用非概率可靠性模型，进行了结构非概率可靠性分析及优化设计。本文利用凸模型方法和PSO-DE混合算法，提出了一种非概率可靠性指标的计算方法。而且采用修正迭代算法，结合PSO-DE混合算法和非概率可靠性优化模型，提出了基于PSO-DE混合算法的结构非概率可靠性优化设计方法。通过算例，验证了本文提出的结构非概率可靠性分析及优化设计方法的正确性和可行性。 4.为了得到较高的计算精度和收敛特性，提出了基于模拟退火粒子群算法和差分进化算法相结合的SAPSO-DE混合算法。将该混合算法应用到结构可靠性分析及优化设计中，建立了非概率可靠性模型，提出了基于SAPSO-DE混合算法的结构非概率可靠性分析及优化设计方法。通过算例，验证了本文所提的结构非概率可靠性分析及优化设计方法的有效性和可行性。
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP18;O213.2

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本文编号：1195900