【摘 要】
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将量子粒子群算法(QPSO,Quantum-behaved Particle Swarm Optimization)引入大跨屋盖结构的离散变量抗风优化中。针对罚函数基本模型的缺点,提出了一种适应值函数修正模型。该模型通过引入约束违反协调系数,充分考虑了不同性质约束的惩罚力度之间的差异性。此外,必要的粒子越界处理和离散变量处理保证了粒子的可行性。最后以门式刚架为例进行抗风优化设计,并通过内力校核验证
【机 构】
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Guangzhou University-Tamkang University Joint Research Center for Engineering Structure Disaster Pre
【出 处】
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第八届全国随机振动理论与应用学术会议暨第一届全国随机动力学学术会议
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将量子粒子群算法(QPSO,Quantum-behaved Particle Swarm Optimization)引入大跨屋盖结构的离散变量抗风优化中。针对罚函数基本模型的缺点,提出了一种适应值函数修正模型。该模型通过引入约束违反协调系数,充分考虑了不同性质约束的惩罚力度之间的差异性。此外,必要的粒子越界处理和离散变量处理保证了粒子的可行性。最后以门式刚架为例进行抗风优化设计,并通过内力校核验证优化结果的可靠性。研究表明,QPSO算法用于大跨屋盖结构抗风优化时具有较强的全局寻优能力,收敛结果稳定,通过优化明显降低了总体用钢量,最优截面尺寸与风荷载下内力特征一致,优化效果可靠。
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