【摘 要】
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渐进演化类拓扑优化算法的优化准则是影响结构优化结果的关键因素之一。以不同荷载和边界条件下的深梁模型为数值算例,比较了基于不同优化准则的3种算法在优化解和优化效率上
【机 构】
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湖南科技大学土木工程学院,湖南科技大学结构抗风与振动控制湖南省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(51508182),湖南省大学生研究性学习和创新性实验计划(201712649001)
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渐进演化类拓扑优化算法的优化准则是影响结构优化结果的关键因素之一。以不同荷载和边界条件下的深梁模型为数值算例,比较了基于不同优化准则的3种算法在优化解和优化效率上的差别。结果表明:对于荷载和边界等条件较简单的构件,采用单向和确定性优化准则的渐进演化类拓扑优化算法能高效地得到最优拓扑,采用概率性优化准则和采用双向优化准则的渐进演化类拓扑优化算法有着更广的适用范围,在荷载和边界等条件较复杂的构件上,同样表现出较强的避免优化畸变的能力和全局寻优能力。对结合概率性优化准则和双向优化准则的遗传双向渐进演化结构优化算
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