基于快速群搜索算法的框架结构多目标抗震优化研究

【摘要】近年来,基于群智能算法这类新兴的演化计算技术应运而生的结构优化设计,比传统的优化方法更为可靠、实用、科学、合理。特别是在处理较复杂的优化设计时,例如求解高非线性、多约束、多极值的问题中显示出了越来越多的优越性,易于理解和实现,而且在许多优化问题中得到了广泛的应用,成为研究者的焦点。本文首次将快速群搜索算法(QGSO-QuickGroupSearchOptimizer)引入结构多目标优化设计,成为一种新的多目标智能算法：即快速群搜索多目标优化算法MQGSO(Multi-objectiveQuickGroupSearchOptimization)。该算法结合了帕累托最优理论和拥挤距离机制,是一种简单实用的适合多目标优化设计的算法；QGSO算法融合了GSO算法与PSO算法的编程特点,对于抗震优化设计,具有很好的收敛速度,计算效率高。本文先将QGSO算法引入单目标两跨五层半刚性节点的钢框架的抗震优化设计,再将其改进成为多目标算法(MQGSO)进行多目标的静力与动力结构优化设计：对10杆平面桁架结构和双跨五层钢框架的截面优化与25杆空间桁架结构的形状优化；对于三跨六层平面钢框架,以其结构总重量和总动应变能最小作为优化目标,以及对双层球面网壳结构进行多目标优化。在抗震优化设计时采用反应谱法和时程分析法,以MATLAB调用ANSYS的计算分析形式,将结构的抗震优化从平面结构延伸至大跨空间结构。并将最后的优化结果与IMGSO和MGSO算法进行比较,发现其非劣解集更优且具有较宽的收敛域,以及良好的稳定性和收敛精度,收敛速度也有所提高,为今后的工程优化设计提供参考。
【作者】金晶；
【导师】李丽娟；
【作者基本信息】广东工业大学，结构工程，2014，硕士
【关键词】多目标快速群搜索优化算法；收敛效率；妥协解；非劣解集；桁架结构静力优化；网壳结构优化；平面钢架结构抗震性能优化；

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