【摘 要】
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遗传算法是模拟生物进化理论的仿生学方法中最重要的算法之一,近年来在计算机科学和优化反演中受到广泛关注,它具有很强的普遍适应性和数值计算稳定性。与传统的优化算法相比
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遗传算法是模拟生物进化理论的仿生学方法中最重要的算法之一,近年来在计算机科学和优化反演中受到广泛关注,它具有很强的普遍适应性和数值计算稳定性。与传统的优化算法相比,在全局优化、复杂设计区域、复杂目标函数及易用性等方面都显示出了其优越性。然而,遗传算法毕竟是一门较新的学科,无论是在理论上还是在实现上都有许多不完善的地方。因此,不断对遗传算法加以研究和改进,使其更加适用于工程实际需要,以便更好的、更充分的发挥遗传算法的性能和特点是非常必要的。本文主要完成了以下几个方面的工作：(1)基于遗传算法的基本原理和设计理念,针对微型遗传算法的缺陷和不足,将自适应策略和微型遗传算法相结合,使其交叉概率和变异概率可以根据当前种群中个体适应度的大小自适应变化,提高算法的搜索速度和收敛性能。(2)基于新算法的思想,对三杆和十杆这两种典型的桁架结构进行了优化,并对新算法的优化结果与微型遗传算法、精确解及文献结果进行了对比分析,算例分析表明该程序用于连续与离散变量结构优化设计是可行的和有效的。新的自适应微型遗传算法比微型遗传算法有更好的收敛特性,迭代次数减少,优化设计结果也好于微型遗传算法。(3)本文以Johnson-Cook本构模型描述的OFHC材料为例,将自适应微型遗传算法与有限元分析模型相结合,编制反求程序并实现两者之间的数据交互,达到对JC动态本构参数进行反演的目的。算例结果表明,本文中所使用的反求方法的原理是正确的,方案是可行的,符合实际工程的需要,能迅速获取相关参数。
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