基于遗传算法的舰船舱段可靠性优化设计

遗传算法在引入动态自适应策略和"免疫算子"之后,其收敛效率有了较大的提高。对于以可靠性作为约束的随机结构系统优化问题,以罚函数法为基础,构造了有效的约束与目标函数向适应值函数的映射公式。建立合理的安全余量,采用随机有限元法处理结构分析中所涉及的有关参量的随机性,计算结构响应和敏度分析,并进行系统的可靠性计算。通过两种算法的结合,利用自适应免疫遗传算法、随机有限元法及可靠性的基本理论,建立了一套完整的基于遗传算法与随机有限元的结构系统可靠性优化设计方法。对舰船舱段结构梁系截面的优化计算结果表明,算法对多随机因素结构系统的可靠性优化具有良好的收敛效果。     

多约束条件下焊接桁架结构多优化方法组合设计

单一的优化方法不能满足多约束条件下复杂桁架结构的设计要求,采用多种方法组合优化是新的思路.文中采用逐层递进的设计思路,利用ANSYS软件综合有限元优化、拓扑优化以及响应曲面优化的方法,设计出多种约束条件下的承重式塔基焊接桁架结构.试验结果表明:综合多种方法设计的桁架结构其设计承载能力与试验焊接桁架的性能接近;采用斜杆利用比的设计变量较好地解决了桁架设计中斜杆位置优化问题.     

基于有限元分析的自升式平台桁架腿选型优化设计

桁架腿作为自升式平台最为常见的桩腿结构型式,其拓扑型式、结构形状和构件尺寸设计对平台结构响应有重要影响.针对这一问题,笔者将有限元分析和数值优化方法有机结合,建立了复杂环境下桁架腿结构的多约束条件的优化模型,应用ANSYS优化模块进行求解.优化过程中,针对两层设计变量耦合困难的问题,分层优化方法.为验证优化模型和方法的可靠性,对某自升式平台桁架腿进行了选型优化设计.优化结果表明,本文采用的优化模型和方法简单实用,优化效果显著,为自升式平台桁架腿的概念设计提供了一种有效工具.     

基于多目标遗传算法的约束阻尼柱壳结构优化

文章为了改进被动约束阻尼柱壳结构的减振特性,解决引入约束阻尼的合理分布问题,提出了一种基于多目标遗传算法的优化设计方法。建立了以振动模态的前两阶损耗因子和引入约束阻尼材料总质量比为优化目标,以约束层、阻尼层厚度和粘弹性材料剪切模量为设计变量的多目标函数。利用遗传算法对 Pareto 最优进行优化选择,避免了对目标函数值的直接计算。通过分析和比较优化前后结构的模态振动频率变化以及幅频响应,表明引入质量太多会影响柱壳结构固有特性,而优化后结构能够避免太多的质量引入,并且具有更好的减振效果。     

基于严格等式约束的推力分配算法研究

为提高动力定位系统的定位精度,本文提出了一种满足严格等式约束的改进遗传算法对推力分配进行优化.该方法通过分析目标函数中不同项之间的影响,确定了推力角的权值系数,并从二个方面对遗传算法进行改进,提高了优化速度及精度:一是继承上一时刻的精英个体来生成等距初始种群;二是结合自适应算法加强局部搜索能力.针对推进器之间的水动力干涉问题,基于推力损失模型对推进器进行分组,并通过错位安置以及采用在推力禁区内设置推力减额系数的方法来降低推力损失,最后利用改进的遗传算法对半潜式平台动力定位系统的推力分配进行了仿真模拟.仿真结果表明,提出的方法在满足等式严格约束的基础上,降低了推进器推力的水动力损失,进而提高了系统的定位精度以及运行的经济性.     

基于有限元分析的自升式平台桁架腿选型优化设计

桁架腿作为自升式平台最为常见的桩腿结构型式,其拓扑型式、结构形状和构件尺寸设计对平台结构响应有重要影响。针对这一问题．笔者将有限元分析和数值优化方法有机结合,建立了复杂环境下桁架腿结构的多约束条件的优化模型,应用ANSYS优化模块进行求解。优化过程中,针对两层设计变量耦合困难的问题,分层优化方法。为验证优化模型和方法的可靠性,对某自升式平台桁架腿进行了选型优化设计。优化结果表明,本文采用的优化模型和方法简单实用,优化效果显著,为自升式平台桁架腿的概念设计提供了一种有效工具。     

基于自适应遗传算法的船舶分段装配序列优化研究

针对船舶分段实际装配时存在施工不合理而导致建造成本过高的问题,提出基于自适应遗传算法的分段装配序列优化求解方法。根据其几何约束和工艺约束建立了包含干涉关系、重定向次数、吊装工具改变次数、装配效率等评价函数的目标优化体系,提出采用改进的自适应遗传算法进行装配序列优化,并将评价标准作为目标函数进行优化计算,降低了问题的繁琐程度,提高了系统的工作效率,且通过实例验证了算法的有效性。     

基于改进遗传算法的双向渐进结构优化方法研究

本文提出了一种基于改进遗传算法的软删除双向渐进结构优化法(G-BESO),以解决传统双向渐进结构优化法(BESO)中参数(如进化率)设置不当而导致无法获得最优拓扑构型的问题.首先确定单元权重系数与单元密度的递推关系式,形成一种考虑单元密度历史信息的材料插值模型,从而增强恢复误删高效单元的能力.然后引入遗传算法中的交叉和变异操作,启发式地更新结构状态以提高全局寻优能力.最后将该方法编写成可用于实际工程结构优化设计的程序.算例表明,提出的方法能稳定得到最优拓扑形状且计算效率更高,可为工程结构的拓扑优化设计提供一定参考.     

遗传算法的改进及其在超大型油船结构优化中的应用

遗传算法是一种基于适者生存理念的随机搜索算法,它具有极强的全局搜索能力,且不需要知道问题的导数信息.然而,简单遗传算法局部搜索能力差以及易于早熟.文章编制了一种基于实数编码的适用于连续型变量的遗传算法,比较适合于多峰函数的全局寻优,且对之略作改进,也可用于离散型变量优化.采用大量经典数学测试函数对该遗传算法的优化能力进行测试,取得了很好的优化结果.在此基础上,选用经典10杆桁架结构对该算法的寻优能力进行了验证.最后,以一艘超大型油船的典型中横剖面作为研究对象,选取396个设计变量,所有变量在优化过程中都进行了离散化处理,应用JTP规范[1]作为校核依据,采用该遗传算法进行优化设计.经过优化后,船中剖面面积下降了2.6%.     

微分群体智能算法在船舶结构混合变量优化中的应用

船舶结构优化设计问题通常是一个包含混合变量的约束优化问题.常用的优化方法是采用遗传算法结合惩罚函数法,但遗传算法的人工参数多,算法复杂,惩罚因子选取困难.该文中把适合约束优化问题的微分群体算法DS(Differential Swarm)进行了改进并用于混合变量的结构优化问题中,对多个工程实例的计算表明,新算法的结果好于已知文献中的最好结果,并得到了以往未发现的新解.DS算法参数少,算法表达简单,全局优化能力强,精度高,在工程中有较大应用前景.     

基于ANSYS的结构拓扑优化及其二次开发

本文吸收了"基结构法"和"均匀化法"的思想,提出了"通过力传递的路径来构造拓扑"和"逐次去劣、两极分化"的拓扑优化新思路和方法,对有限元软件ANSYS的拓扑优化功能作了二次开发,拓展了ANSYS拓扑优化结构单元的适用种类,且不仅可以求解连续结构的拓扑优化问题,还可以求解桁架结构的拓扑优化问题,编制了相应程序考证了连续体和桁架两种类型的典型算例,最后将此方法应用于一个船舶板架结构优化中,得到了预期的结果.     

工程结构的拓扑优化设计研究

本文讨论了连续体结构拓扑优化的均匀化方法及其相关理论，分别针对静力问题和特征值问题建立了相应的结构拓扑优化模型。目前有关结构拓扑优化的工程应用研究还很不成熟，尤其在国内尚尾于起步阶段。本文将结构拓扑优化设计理论应用于实际工程结构的概念设计之中，并取得了较好的优化效果。通过对经典算例和某卫星构架子结构的拓扑优化计算，表明本文建立的结构拓扑优化模型能够有效地应用于工程结构的拓扑优化设计，从而为工程结构的结构型式选取提供了有价值的概念设计方案。     

海港大跨度拱桁式钢引桥的设计

大跨度拱桁式钢引桥是外海开敞式深水码头栈桥常用的上部结构型式之一。以一座30万吨级原油码头的108m跨径钢引桥的工程实践为例,对此类大跨度钢引桥从设计依据的规范及标准、结构静力分析、结构抗风动力分析、吊装设计以及钢结构防腐涂装等几方面进行设计总结及理论探讨。     

基于微观遗传算法的结构形状优化设计

在形状优化中,传统的优化方法对目标函数和约束条件形态的要求严格,难以获得全局最优解。为解决这个问题,将微观遗传算法应用于结构形状优化中。既消除了对目标函数和约束条件形态的限制,提高了全局寻优能力;又减少了结构分析次数,节省了计算时间,为结构的形状优化提供了一种实用方法。通过算例,验证了该方法的正确性。     

基于拓扑优化的油船货舱结构设计研究

研究油船货舱结构拓扑优化设计和普通构件级结构拓扑优化设计的不同点:如设计变量数目多、约束条件多、计算工况多以及计算工况之间应变能差异等。为使普通计算机也能运行舱段结构拓扑优化计算并得到清晰拓扑构型的结果,有必要对舱段拓扑优化设计的优化对象、单元类型、初始板厚、工具方法、约束条件、体积分数、工况加权权值等主要控制参数进行研究。文中给出工程上适用的舱段拓扑优化基结构建模方法和计算方法,并以某一单纵舱壁型VLCC为例,分别采用SIMP法和BESO法给出舱段主要支撑结构拓扑优化的清晰构型。     

FRP筋在自动化集装箱港区AGV重载道路中的应用

由于自动化集装箱港区AGV重载道路布设磁钉防磁的需要,混凝土面层中的传力杆采用了防磁性能良好的FRP筋。目前FRP筋尚无应用于道路的具体设计方法,借鉴传统钢制传力杆计算理论,通过建立有限元模型进行数值分析,并结合现场传荷系数试验结果,对相关设计方法的适用性进行验证并提出优化意见。     

船体结构静动态协同优化设计(英文)

论文集成静态、模态和动力响应分析,建立了船体结构静、动态协同优化模型.在系统级优化模型中,以单学科最优解和多学科最优解之间的差异最小化为目标.该目标函数不仅消除了多个目标之间的量纲和数量级差异的影响,而且扩展了协同优化算法的应用范围,由原来的单目标优化扩展到了多目标优化.并与子系统级优化模型构成二级协同优化算法架构.采用多岛遗传算法进行优化求解.对集装箱船艉主甲板进行了静、动态优化设计,分析表明本文所采用的优化算法能应用于工程实际.     

载人潜水器驾驶舱三维布局优化研究

驾驶舱三维布局在载人潜水器设计中占有举足轻重的地位。在分析传统舱室布局方式局限性的基础上,提出利用优化算法实现空间布局的求解。通过对驾驶舱设计要求的分析,结合人机工程的基本思想,建立了驾驶舱空间布局的多目标优化模型。利用遗传算法,结合并列选择策略,实现了该优化模型的求解。计算结果表明,算法有较好的收敛性,从而反映了提出的求解方法的可行性。