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《大连理工大学》 2004年
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结构优化中的模拟退火算法研究和应用

项宝卫  
【摘要】:结构优化设计不仅可以降低结构重量和材料成本,而且能够改进结构的强度、刚度、振动特性、屈曲稳定性等性能,是计算力学以及现代设计制造领域的重要研究方向。结构优化方法,大致有优化准则法、数学规划法、混合法、随机搜索法等。其中,遗传算法、模拟退火算法等新的随机搜索方法,在处理全局优化、离散变量、多连通可行区等困难问题中,具有传统结构优化算法不可比拟的优势。虽然它们的计算效率很低,但是在计算机计算速度不断提高的条件下,具有不可低估的发展潜力和重要的研究价值。 本文的研究工作由两部分组成:1.在研究分析基本的模拟退火算法原理和综合近期关于模拟退火算法研究进展的基础上,针对结构优化问题的特殊性质和要求,对模拟退火算法提出了若干改进措施。2.在若干类型的结构优化问题中应用本文改进的模拟退火算法,通过大量算例的数值试验和算法比较表明,模拟退火算法在结构优化的某些困难问题中具有其特点,本文的改进措施是可行和有效的。 各章节的内容安排如下: 第一章首先论述了模拟退火算法的研究进展。内容包括首先概述本文研究课题的背景及其意义;接着模拟退火算法的发展历史和特点、理论的研究、国内外研究概况及发展趋势等;最后概述了本文的研究工作。 第二章介绍了模拟退火算法的基本过程及其基本原理。首先介绍模拟退火算法的物理基础。然后介绍了模拟退火算法的基本过程及其数学基础。最后介绍了模拟退火算法的有限时间实现及其参数选择原则。 第三章提出了对模拟退火算法的改进,是本文理论算法研究的重要部分。在研究分析模拟退火算法原理和综合近期关于模拟退火算法研究进展的基础上,本文针对结构优化问题的特殊性质和要求,对模拟退火算法提出了若干改进措施。主要包括: (1)通过一种自适应的函数变换方法,使初始温度的确定与具体问题无关,使算法具有更强的通用性和的适应性: (2)在算法中设置了一个记忆器,使之成为有记忆的模拟退火算法; (3)新解的确定方法结合了成功一失败法,使偏移量的产生更加有效;在连续函数中并且为了加强局部的趋化性搜索能力,在精细搜索阶段采用变尺度方法缩小搜索区间; (4)提出了一种以相对精度为基础的结束准则,同时考虑了降温次数和可行解的个数,以提高算法的健壮性和鲁棒性; (5)采用多目标规划的思想,将离散变量优化和连续变量优化结合起来,较好解决了离散变量优化设计时的难点。 给出了改进的模拟退火算法在一些传统优化方法难以解决的数学函数优化问题中的应用算例。 第四章研究了模拟退火算法在桁架结构连续变量尺寸优化、离散变量尺寸优化和形状优化中的应用。对连续变量的桁架尺寸优化问题,通过一组经典算例,比较了模拟退 大连理工大学硕士学位论文 火算法与遗传算法和传统方法的优化结果,表明本文算法能够得到比较满意的优化结 果,其改进方法可行、有效,计算效率和计算精度均优于遗传算法。对离散变量的析架 尺寸优化问题,本文提出了采用多目标规划的思想、将离散变量优化和连续变量优化结 合起来的求解方法。对于混合变量的析架形状优化问题,本文进一步改进了解的产生方 式。大量的算例表明,模拟退火算法能够得到问题的全局最优解,本文的改进模拟退火 算法在这些结构优化问题中比较有效,具有优于传统优化算法和遗传算法的某些特点。 第五章总结全文的工作,并展望了进一步的研究工作。 本文的研究工作是国家重点基础研究发展规划项目“大规模科学计算研究”课题“大 规模计算工程软件系统的基础理论和实施,,(编号G1999032805)和国家自然科学基金重 点项目“藕合系统的多学科优化设计理论与数值方法”(编号10032030)的部分内容。
【学位授予单位】:大连理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:TP301.6

【引证文献】
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1 姚壹壹;王玲鹏;金科扬;汪保;;基于模拟退火算法最优物流配送问题的应用[J];宁波工程学院学报;2018年01期
2 李彦苍;程芳萌;杨贝贝;张学志;;基于人工鱼群算法的桁架结构的优化[J];河北工程大学学报(自然科学版);2012年01期
3 周兵;杨静;李伟平;;主副簧钢板弹簧离散梁动力学参数反求[J];计算机仿真;2012年01期
4 杜丰;张英杰;陈璐;;基于模拟退火算法的通用无纸化考试系统研究[J];浙江工业大学学报;2008年04期
5 高占远;;改进的单纯形模拟退火算法[J];南阳师范学院学报;2007年03期
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8 高占远;鹿晓阳;;基于单纯形模拟退火算法的桁架结构优化设计[J];山西建筑;2006年20期
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1 朱婧;;求解车间调度问题的改进模拟退火算法[A];第五届(2010)中国管理学年会——商务智能分会场论文集[C];2010年
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7 张华烨;基于Hopfield网络的路径规划并行算法设计与实现[D];华南理工大学;2016年
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10 胡晋滔;基于启发式算法的中小城镇防灾空间布局评价研究[D];云南大学;2016年
【参考文献】
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1 樊叔维,张兴志;全局优化算法自适应模拟退火遗传算法的研究[J];光学精密工程;1999年04期
【共引文献】
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3 陈吉清;钟海云;兰凤崇;湛璇;;静态性能驱动的车身框架关键截面设计[J];汽车工艺与材料;2014年09期
4 包西平;吉智;;表面式永磁伺服电动机气隙磁场优化研究[J];微特电机;2014年06期
5 谢志远;朱成立;卢婷;;基于计算机辅助系统的灌溉管网设计原则的研究[J];电子测试;2014年10期
6 张玉;张雄;樊兆雯;;基于人工神经网络的光学膜系设计方法[J];光电子技术;2011年04期
7 梁英慧;张喜;韩艳欣;;高铁客运站旅客导向标识系统优化算法研究[J];交通运输系统工程与信息;2011年06期
8 何进;;基于模糊神经网络和遗传算法的智能控制器[J];制造业自动化;2011年10期
9 吴可柱;李昆;李爱秀;;虚拟筛选技术与新药开发[J];武警医学院学报;2011年05期
10 韩杏子;俞信;董冰;;随机并行梯度下降算法用于次镜校准的仿真研究[J];激光与光电子学进展;2010年04期
【同被引文献】
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4 崔金一;赵又群;阮米庆;黄杉;;钢板弹簧柔性体建模及整车性能仿真[J];农业装备与车辆工程;2010年03期
5 许小丽;;一种新的交叉粒子群算法[J];四川理工学院学报(自然科学版);2010年01期
6 鞠成超;韩旭;刘桂萍;;钢板弹簧离散梁动力学参数反求[J];汽车工程;2009年09期
7 刘彦君;江铭炎;;自适应视野和步长的改进人工鱼群算法[J];计算机工程与应用;2009年25期
8 李峰;唐和生;薛松涛;王勇;陈镕;;粒子群优化算法在桁架优化设计中的应用[J];土木建筑与环境工程;2009年01期
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10 李丽娟;黄志斌;刘锋;;启发式粒子群优化算法及其在空间结构优化中的应用[J];空间结构;2008年03期
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1 陈浈斐;表贴式永磁同步电机建模、分析与设计[D];天津大学;2014年
2 邱洪波;高速永磁发电机转子涡流损耗优化及对温度分布影响的研究[D];哈尔滨理工大学;2014年
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4 赵璧奎;城市原水系统水质水量联合调度优化方法及应用研究[D];华北电力大学;2013年
5 高剑;直驱永磁风力发电机设计关键技术及应用研究[D];湖南大学;2013年
6 陈社明;吉林西部浅层地下水系统对旱改水工程的响应研究[D];吉林大学;2013年
7 李玲;华北平原大型区域地下水流数值模型的构建与应用[D];中国地质大学(北京);2013年
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9 沈启平;车用高功率密度永磁同步电机的研究[D];沈阳工业大学;2012年
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1 刘庆阳;基于Isight的3-PRS并联机构多目标优化设计[D];河北工程大学;2016年
2 李阿红;基于遗传算法的自动组卷系统设计与实现[D];西北农林科技大学;2016年
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4 武刚;基于径向索张拉原理的弦支穹顶结构施工技术研究[D];大连理工大学;2015年
5 周威;旅游风景区应急能力评价研究[D];湖北工业大学;2015年
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【二级引证文献】
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1 孟利民;盛冲;;面向用户体验的异构网络多业务资源分配算法[J];浙江工业大学学报;2017年04期
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3 廖林清;程美娥;张君;李楠;;汽车主、副簧悬架设计方法的研究[J];机械设计;2015年10期
4 余正军;;智能组卷及网上考试系统的研究与应用[J];现代计算机;2013年19期
5 李彦苍;赵丽娜;;离散变量结构优化方法研究现状及趋势[J];河北工程大学学报(自然科学版);2011年04期
6 刘政怡;吴建国;李炜;;高等学校考试模式改革[J];中国现代教育装备;2011年21期
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8 黄飞;金心宇;张昱;唐军;;基于GASA的能耗均衡WSN路由协议[J];传感技术学报;2009年04期
9 殷勋;张保成;;基于多学科设计优化技术(MDO)的内燃机现代设计方法[J];内燃机;2007年06期
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2 康博;江苏沿海地区地下水演化与合理开发利用研究[D];吉林大学;2017年
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9 余波;非稳态热传导问题分析的时域径向积分边界元法[D];大连理工大学;2014年
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1 严永锋;基于模糊PID控制的城市综合管廊通风系统[D];华东交通大学;2018年
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【二级参考文献】
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1 朱婧;;求解车间调度问题的改进模拟退火算法[A];第五届(2010)中国管理学年会——商务智能分会场论文集[C];2010年
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4 孙益武;算法也应接受法律的审视[N];民主与法制时报;2018年
5 刘文龙;“算法”只是工具 可以运用但别依赖[N];解放日报;2018年
6 小鱼 乐舒 苏晓 晓龙 良辰;算法:干了这杯“酒”,从此推荐内容是好友[N];人民邮电;2018年
7 本报记者 倪弋;网络时代,应如何规范“算法”[N];人民日报;2018年
8 马洪超;走出算法营造的偏狭世界[N];经济日报;2018年
9 本报记者 刘霞;当算法统治世界[N];科技日报;2011年
10 江苏省盱眙县马坝中心小学 陈琼;关于算法多样化得几点思考[N];学知报;2010年
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4 李琳;粒子滤波检测前跟踪算法精度与效率的改进方法研究[D];哈尔滨工程大学;2016年
5 杨晓华;参数优选算法研究及其在水文模型中的应用[D];河海大学;2002年
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7 宁涛;混合量子算法在车辆路径问题中应用的研究[D];大连海事大学;2013年
8 陆宁;基于群集智能与算法融合的电力负荷组合预测[D];华中科技大学;2010年
9 陈矛;求解蛋白质折叠问题的拟物拟人算法[D];华中科技大学;2007年
10 舒万能;人工免疫算法的优化及其关键问题研究[D];武汉大学;2013年
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1 项宝卫;结构优化中的模拟退火算法研究和应用[D];大连理工大学;2004年
2 冯玉蓉;模拟退火算法的研究及其应用[D];昆明理工大学;2005年
3 吴祖新;基于模拟退火算法的引航排班系统的研究[D];大连海事大学;2011年
4 霍凤斌;混沌模拟退火算法在储层参数反演中的应用[D];成都理工大学;2007年
5 程玲;模拟退火算法在分裂系构造中的应用[D];上海交通大学;2010年
6 王向红;模拟退火算法在营养配餐优选系统中的研究与应用[D];东北大学 ;2009年
7 陈国飞;基于模拟退火的粒子群算法的函数优化研究[D];中南大学;2013年
8 朱均燕;模拟退火算法在蛋白质结构预测中的应用[D];福建农林大学;2011年
9 王景波;基于模拟退火算法的光纤光栅传感器信号解调技术研究[D];哈尔滨理工大学;2011年
10 王新怡;模拟退火算法在白河林业局森林经营规划中的应用[D];北京林业大学;2007年
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