目前,结构设计人员在进行优化设计时,只考虑了设计阶段的结构优化和初始投资费用,而没有考虑结构从设计到失效的生命周期内性能的变化,也没有计入相应发生的费用,但是结构在服役期间的性能是随着时间而逐渐劣化的,而且在一些情况下,结构服役期间总的维修费用会超过它的初始造价。所以,结构的优化设计应着眼于设计费用与服役期间维修费用的平衡,从而达到生命周期费用的最低。由于本文的研究对象为桁架结构,因此建立了其优化设计的简单生命周期模型。 遗传算法是一种模拟自然界生物进化的搜索算法,由于它简单易行、鲁棒性强,尤其是不需要专门的领域知识而仅用适应值函数作评价来指导搜索过程,从而使它的应用范围极为广泛,并且已在众多领域得到了实际应用,取得了令人瞩目的成果。但是在遗传算法的实际工程优化应用中,常常存在早熟收敛和收敛性能差等问题。 根据生物机体免疫系统的抗原识别、保持抗体的多样性和免疫记忆的特性,本文提出了一种改进的免疫遗传算法(IIGA),该算法将生物系统免疫思想引入到遗传算法中,通过计算抗体之间的亲和度来促进和抑制抗体,既保留了全体中的较优抗体又保证了抗体的多样性,从而避免搜索进化的过早收敛,得到全局最优解,并且采用一种直接比较法对约束进行处理以及对交叉和变异概率进行自适应调整,进一步增强了搜索的效率和性能。 通过将IIGA应用到离散变量桁架结构的生命周期优化,表明IIGA具有很好的搜索能力,能够很好地解决此类寻优问题,并且实际应用效果令人满意。