【摘 要】
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该文在分析遗传算法的特点,及其与传统优化方法相比所具有的优缺点的基础上,借助于传统优化方法中复合形法其独有的搜索方法,对遗传算法进行了一系列的改进,提出了较为有效的
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该文在分析遗传算法的特点,及其与传统优化方法相比所具有的优缺点的基础上,借助于传统优化方法中复合形法其独有的搜索方法,对遗传算法进行了一系列的改进,提出了较为有效的优化方法—复合形遗传算法(CGA),并在对该方法进行了理论分析.并通过仿真研究分析,取得了较为满意的结果.利用该文提出的CGA算法针对建立的基础支护桩优化设计的数学模型进行了实例计算,结果说明了该方法的可行性,进一步验证了遗传算法在进行具体的结构优化设计方面的有效性和可靠性.该文从另一角度提出并深入研究了一种基于遗传算法的人工神经网络算法,该算法综合了遗传算法的全局性和神经网络的并行快速性等特点,可克服遗传算法最终进化至最优解较慢和神经网络易陷入局部解的缺陷,具有较好的全局性和收敛速度.对于优化设计中有限元分析模型的研究,采用Duncan-Chang模型来模拟深基坑开挖过程中的土体的非线性应力—应变关系;在分析中考虑了桩土之间的相互作用,设置了接触面单元—Goodman单元;支撑按一维弹性考虑,建立了有限元模型.通过利用此模型对某工程的开挖过程进行了计算分析,提出了一些有益的结论.
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