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《汕头大学》 2003年
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基于遗传算法的钢结构截面优化

黄冀卓  
【摘要】: 随着计算机的日益普及和优化算法的快速发展,将计算机和先进的优化思想融合进工程结构领域,对结构(或构件)进行快速、准确的优化设计,已经成为当前工程结构设计领域不可避免的趋势。本文正是基于这样的背景之下,并结合当前钢结构迅猛的发展势头,提出了钢结构截面优化设计这样一个具有实际工程应用前景的课题。钢结构截面优化设计属工程结构优化问题,由于工程结构优化问题具有其自身的特点,所以传统的数学优化方法已经不再适用。遗传算法作为现代优化算法的一个分支,以其宽松的优化条件、独特的仿生模拟、优良的优化效果,使其在工程结构优化领域中的应用成为可能。 本文首先针对简单遗传算法(SGA)中存在的收敛速度慢、易陷入局部极小点(即早熟)等缺点,对其进行了改进。实例表明,改进遗传算法(IGA)不论是对于连续或离散的、线性或非线性的、有约束或无约束的等优化问题都表现出较强的适应性和稳定性。接着,对于钢结构截面,根据其不同的受力情况和截面形式,首次建立了完善的钢结构截面优化模型库,通过调用不同的钢结构截面数学模型,可方便地对各种钢结构截面进行优化设计。算例结果表明,改进遗传算法用于钢结构截面优化设计是有效可行的。最后,基于钢结构截面优化工作的基础上,给出各种不同受力条件下的截面形式优选建议,所得结论为钢结构设计工程师的构件选型设计提供了依据,具有实际工程意义。
【学位授予单位】:汕头大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2003
【分类号】:TU391

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