改进ACO及其在基于可靠性的桁架结构优化中的应用研究

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结构优化设计的经济性和实用性现已引起了人们的广泛关注。桁架结构是工程结构中一种最常用的结构,其优化设计是通过设计杆件的合理横截面积,使结构在满足多种约束的条件下,既能安全的承受给定荷载,又能最大限度地减轻重量。传统设计方法根据统计学知识将结构设计过程存在的不确定性影响用安全系数来表示,基于安全系数的半经验结构设计法并不能较好地反映结构的可靠性程度。因此,进行基于可靠性的桁架结构优化设计的研究有着重要的现实意义。本文根据工程结构可靠度理论,在分析桁架结构可靠性的基础上进行桁架结构在可靠性约束下的重量最小化优化设计研究。鉴于常规算法的局限性,本文提出了基于混沌理论的蚁群算法并将其应用于桁架结构优化之中。为了克服蚁群算法的缺陷,将混沌优化方法与蚁群算法相结合,在蚁群算法局部信息素更新过程中引入混沌干扰因子,并对主要控制参数进行混沌优化选择。算法仿真表明改进后的蚁群算法全局寻优能力大为增强。而后,该算法被引入桁架结构可靠性优化设计之中。针对桁架结构离散变量优化问题,将约束条件进行等价转化,根据实际问题设计算法的收敛准则,通过仿真结果分析证明本文改进蚁群算法的求解效果优于单纯只用可靠性约束进行结构优化的结果;对于桁架结构连续变量优化设计问题,对设计变量的定义域进行了离散化的处理,以适合蚁群算法的应用。根据具体问题设计算法收敛准则,通过仿真结果的分析与对比,证明本文改进蚁群算法在解决桁架结构优化问题中较其他算法在寻找全局最优解的准确性方面也有了进一步的提高。通过离散变量和连续变量的优化设计的工程实例和算法性能对比,证明了本文改进算法有效性。本文运用改进蚁群算法对基于可靠性的桁架结构优化进行研究,不仅是对工程结构优化算法所做的一次有益探索,更为其他类似结构优化设计提供了一种新的思路和较为有效的实用方法。
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