基于遗传算法的结构动力优化

• 作 者: 燕乐纬
• 机 构: 重庆大学
• 出 处: 重庆大学
• 发表日期: 2006年期
• 关键词: 结构动力优化 遗传算法 有限单元法 异种机制

工程结构在服役期间不可避免地受到各种复杂的振动、冲击载荷的作用,动力损伤或破坏是其主要的失效形式。要改善结构的动态性能,确保结构能在动载荷的作用下安全可靠地工作,结构动力优化设计是一种行之有效的方法。支撑位置优化可以提高绝大多数的结构设计目标。优化结构的支撑位置以改良结构的动力特性、减小结构的动力响应,是常见的工程需求。本文在分析综合近期遗传算法研究成果的基础上,提出了一种基于遗传算法的结构动力优化方法,并采用整数编码、实数编码、种群隔离机制、最优保持策略、算术杂交、自适应随机变异等新理论设计了新的广义遗传算法,编制了相应的算法程序。最后,将这一广义遗传算法程序和有限元软件相结合,应用于结构动力特性和动力响应的支持位置优化问题中。优化过程中,用PCL语言编制了结构计算程序,实现了结构分析与遗传算法的联接。数值算例证明了这一方法的有效性和可用性。为提高广义遗传算法的收敛效率,本课题提出了防止近亲繁殖和早熟收敛的异种机制,并给出了一个判断种群近亲繁殖程度的判别式和两种选择异种的方法。异种机制是指在遗传优化过程中,以较小的概率在当前种群的搜索范围之外继续选择种子进入循环进程,增加种群中物种的多样性的方法。异种机制模拟的是人工干预物种进化,获取最优物种的过程。启动异种机制的概率和选择异种的位置与当前繁殖代数和种群中近亲繁殖的程度有关。从优化过程可以看出,遗传算法作为一种以进化思想为基础的全新的随机优化方法,其数学模型并不依赖于结构的边界条件或载荷状况,可以完全独立于工程问题的力学模型。因此,基于遗传算法的结构动力优化方法对于求解复杂的结构动力优化问题具有很强的适应性。相比于二进制编码的遗传算法,结合了种群隔离机制、最优保持策略、算术杂交、自适应随机变异、异种机制等新理论的广义遗传算法能够很方便地解决各种形状优化、拓扑优化、动静力响应优化问题;能够明显提高收敛效率,并有效防止早熟收敛。随着遗传算法的深入研究,它必将成为结构动力优化强有力的工具。