【摘 要】
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对附加粘滞阻尼器的被动控制结构进行直接基于位移的抗震设计,在给定的目标位移下可以确定结构所需要的阻尼器参数。自适应遗传算法可以对交叉算子和变异算子进行改进提高算法的进化速度和搜索精度。并行遗传算法可以充分利用计算机的性能提高进化效率,快速非支配排序遗传算法（NSGA-II）可以实现结构阻尼器布置方式的多目标优化。本文采用直接基于位移的抗震设计方法对粘滞阻尼器进行设计,将自适应的交叉算子和变异算子应
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对附加粘滞阻尼器的被动控制结构进行直接基于位移的抗震设计,在给定的目标位移下可以确定结构所需要的阻尼器参数。自适应遗传算法可以对交叉算子和变异算子进行改进提高算法的进化速度和搜索精度。并行遗传算法可以充分利用计算机的性能提高进化效率,快速非支配排序遗传算法（NSGA-II）可以实现结构阻尼器布置方式的多目标优化。本文采用直接基于位移的抗震设计方法对粘滞阻尼器进行设计,将自适应的交叉算子和变异算子应用于遗传算法,然后分别选取单目标和多目标函数对阻尼器的布置位置进行优化,并对框架结构阻尼器的布置方式提出建议。主要工作如下:（1）对附加粘滞阻尼器的结构进行直接基于位移的抗震设计。根据框架结构在设定性能水准下的目标位移,将结构等效为单自由度体系。根据等效阻尼比查位移反应谱确定结构等效周期,从而求得基底剪力和各层等效侧向力,然后根据剪力分配系数设计阻尼器参数。对某多层钢框架办公楼进行直接基于位移的抗震设计,计算出结构所需附加的粘滞阻尼器参数,然后对被动控制结构的减震效果进行评价。（2）介绍了改进的自适应遗传算法,将适应度函数应用到算法中对交叉算子和变异算子进行改进。与传统遗传算法交叉概率和变异概率不同,自适应遗传算法的交叉和变异算子会根据个体的适应度值而发生改变,能够加速种群的进化。（3）将改进的交叉和变异算子应用于粗粒度-主从式并行遗传算法对阻尼器的布置位置进行优化。该算法在上层使用粗粒度模型将种群分为多个子种群,在下层对各个子种群进行独立的并行计算。然后采用该算法以层间位移角为目标函数对某多层钢框架结构的阻尼器进行位置优化,从计算效率和结构减震率的角度评价该算法的有效性。（4）将快速非支配排序遗传算法与粗粒度-主从式并行遗传算法结合,以层间位移角和楼层加速度为目标函数对钢框架上的阻尼器布置位置进行多目标优化。该算法综合考虑了结构的安全性和舒适度,并引入了Praeto最优解、拥挤度算子和精英保留策略操作。随后使用该算法对某多层钢框架的阻尼器布置位置进行多目标优化,对比优化结果与无控和常规布置方式的减震率来评价该算法的有效性,并对考虑多目标优化钢框架中阻尼器的布置方式提出建议。
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