收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

改进的蚁群算法及其在桁架优化中的应用

韩雪  
【摘要】:桁架结构具有质量轻、材料利用率高、承载能力强、制作简便、施工方便、装配性良好、可重复利用等优点,故被广泛应用于工程结构中,对其进行优化设计也显得尤为重要。由于工程实际中遇到的问题越来越复杂,传统的优化方法难以适应,因此对具有启发式特征的计算智能方法的研究越来越活跃。 蚁群算法是优化领域中一种新型模拟进化算法。它是一种结合了分布式并行计算、正反馈机制和贪婪式搜索的算法,具有很强的搜索较优解的能力。但搜索时间较长、容易出现停滞现象是其缺点。本文引用具备较快全局搜索能力的粒子群算法对其改进,加快前期搜索速度,跳出局部最优,形成改进的蚁群算法。将其成功应用到桁架结构的优化设计中,并与遗传算法、粒子群等其他算法对比。 本文的主要工作有以下几个部分: (1)利用PSO算法和ACO算法的特点,提出基于PSO算法的改进ACO算法,并设计了该改进ACO算法的运算流程图。首先利用PSO算法较强的全局搜索能力,产生各粒子的最优位置值,然后ACO算法对找出的最优位置做进一步调整; (2)解决桁架优化问题中的截面优化问题。采用Matlab7.0编制了结构优化程序。通过对典型的平面10杆桁架的分析,验证了本文所提出的改进ACO算法在桁架结构的优化设计中是可行的,并对72杆空间桁架在多工况作用下具有应力及位移约束的优化问题进行了研究。 (3)解决桁架优化问题中的形状优化问题。主要包活两个方面:首先,同时考虑桁架的杆件截面和节点位置两种设计变量,采用两种设计变量藕合的方法,克服了传统的分层法求解困难且不能得到全局最优解的弱点;其次,解决了具有动态约束的结构优化问题,实现了带有局部稳定性约束的桁架形状优化设计。通过算例分析并与己有的文献比较,结果表明改进的ACO算法能很好的解决桁架形状优化问题。 本文通过对PSO算法和ACO算法的结合提出改进的ACO算法,并将其成功应用到桁架结构的优化设计中,得到结构最好的截面和形状,从而提高了桁架的整体刚度,同时降低了工程造价。所以本课题的研究意义在于提出一种可行的优化方法,使其能广泛应用于实际工程,并产生较为明显的经济效益。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 丁滢颍,何衍,蒋静坪;基于蚁群算法的多机器人协作策略[J];机器人;2003年05期
2 高尚;武器-目标分配问题的蚁群算法[J];计算机工程与应用;2003年03期
3 杨燕,靳蕃,Mohamed Kamel;一种基于蚁群算法的聚类组合方法[J];铁道学报;2004年04期
4 叶文,范洪达;基于改进蚁群算法的飞机低空突防航路规划[J];飞行力学;2004年03期
5 许志红,张培铭;基于蚁群算法的智能交流接触器优化设计[J];电工电能新技术;2005年03期
6 王俊峰,朱庆保;基于蚁群算法的知识约简[J];南京师范大学学报(工程技术版);2005年02期
7 胡燕海,叶飞帆;基于蚁群算法的平行流水作业计划方法[J];机械制造;2005年09期
8 宋红英;纪威;李波;;基于蚁群算法的神经网络在发动机故障诊断中的应用研究[J];小型内燃机与摩托车;2006年01期
9 宋雪梅;李兵;;蚁群算法及其应用[J];河北理工学院学报;2006年01期
10 许刚;张土乔;吕谋;吴小刚;;给水管网管径组合优化的极大极小蚁群算法[J];哈尔滨工业大学学报;2006年05期
11 王得胜;王占奎;高咏涛;原军令;;基于蚁群算法的圆柱齿轮优化设计[J];机械设计与制造;2006年06期
12 李志荣;张兆宁;;基于蚁群算法的航班着陆排序[J];交通运输工程与信息学报;2006年02期
13 杜艳平;尹晓峰;刘春煌;;采用蚁群算法求解铁路空车调整问题[J];中国铁道科学;2006年04期
14 孔凡国;黄伟;;Job Shop调度问题自适应蚁群算法的研究[J];新技术新工艺;2006年05期
15 胡赤兵;桑瑞鹏;章春鹏;;基于蚁群算法PID控制器的自动配料系统研究[J];起重运输机械;2006年10期
16 胡森森;周贤善;;一种改进蚁群算法的研究[J];长江大学学报(自科版)理工卷;2006年04期
17 王军;;蚁群算法求解TSP时参数设置的研究[J];科学技术与工程;2007年17期
18 邬开俊;郑丽英;王铁君;张春岭;;基于蚁群算法的城市公交线网模型优化方法研究[J];兰州交通大学学报;2007年04期
19 金雁;赵耀;;基于蚁群算法的航线配船[J];计算机工程与应用;2007年25期
20 林凤涛;郭厚焜;;基于蚁群算法的车间配送路径优化的仿真研究[J];机械设计与制造;2007年10期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 关洪浩;唐巍;;蚁群算法的生成树在配电网网架规划中的应用[A];纪念中国农业工程学会成立30周年暨中国农业工程学会2009年学术年会(CSAE 2009)论文集[C];2009年
2 吴正伟;吉文来;陈伟佳;卢扣;;基于蚁群算法的城市紧急救援最佳路径选择[A];地理信息与物联网论坛暨江苏省测绘学会2010年学术年会论文集[C];2010年
3 王鹤;邵良杉;邱云飞;;蚁群算法在露天矿运输系统路径优化中的应用[A];第五届全国煤炭工业生产一线青年技术创新文集[C];2010年
4 刘杰;闫清东;;基于蚁群算法的移动机器人路径规划技术的研究[A];逻辑学及其应用研究——第四届全国逻辑系统、智能科学与信息科学学术会议论文集[C];2008年
5 严彬;熊伟清;程美英;叶青;;基于拥塞控制的多种群二元蚁群算法[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
6 肖岭;熊辉;;一种针对频率指配问题的改进蚁群算法[A];电波科学学报[C];2011年
7 宋春峰;侯媛彬;赵圣刚;;蚁群算法在陀螺温控系统中的应用研究[A];第十四届全国煤矿自动化学术年会暨中国煤炭学会自动化专业委员会学术会议论文集[C];2004年
8 张如伟;黄捍东;赵迪;;一种新的地震非线性反演方法[A];中国地球物理学会第二十四届年会论文集[C];2008年
9 师凯;蔡延光;邹谷山;王涛;;运输调度问题的蚁群算法研究[A];04'中国企业自动化和信息化建设论坛暨中南六省区自动化学会学术年会专辑[C];2004年
10 陈峻;沈洁;秦玲;;蚁群算法进行连续参数优化的新途径[A];加入WTO和中国科技与可持续发展——挑战与机遇、责任和对策(下册)[C];2002年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 刘波;蚁群算法改进及应用研究[D];燕山大学;2010年
2 郭乘涛;基于问题分解与蚁群算法的半导体晶圆制造系统调度方法的研究[D];上海交通大学;2012年
3 王翔;混合蚁群算法及其在管理优化中的应用[D];东华大学;2012年
4 许志红;交流接触器智能化控制与设计技术的研究及实现[D];福州大学;2006年
5 薛云;基于蚁群算法和支持向量机的矿化蚀变信息提取研究[D];中南大学;2008年
6 顾中舜;中继卫星动态调度问题建模及优化技术研究[D];国防科学技术大学;2008年
7 刘传文;仿生优化算法在数字图像处理中的应用研究[D];武汉理工大学;2008年
8 陈宝文;蚁群优化算法在车辆路径问题中的应用研究[D];哈尔滨工业大学;2009年
9 唐连生;突发事件下的车辆路径问题研究[D];西南交通大学;2008年
10 何荥;用信息法研究天空亮度分布[D];重庆大学;2008年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 邵晓路;蚁群群体智能网络可视化试验平台研制[D];浙江理工大学;2010年
2 傅宏;基于遗传多蚁群算法的QoS组播路由算法研究[D];重庆大学;2010年
3 潘鹏竹;协同制造调度问题的蚁群算法研究[D];沈阳工业大学;2010年
4 饶跃东;基于改进蚁群算法的无人飞行器航迹规划应用研究[D];武汉理工大学;2010年
5 李旭;应用点着色聚类改进蚁群算法[D];四川师范大学;2010年
6 吕海鹏;改进蚁群算法在YKK系列中型高压电机优化设计中的应用[D];哈尔滨理工大学;2010年
7 张频捷;蚁群优化算法及其应用研究[D];中南大学;2010年
8 刘志勇;基于蚁群算法与竞选算法的作业车间调度求解及比较研究[D];广东工业大学;2011年
9 张守年;改进的蚁群算法及其在QoS中的应用[D];华南理工大学;2010年
10 林时来;基于蚁群算法的呼吸信号情感识别研究[D];西南大学;2011年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 惠永辉 徐源;张昌龙—— 勇于挑战难题[N];解放军报;2009年
2 林沐;钢魂铁韵壮贵阳[N];中华建筑报;2011年
3 宗河;奥运天天近 变化日日新[N];经济日报;2007年
4 赵鹏;高新车型点燃城市车展[N];科技日报;2007年
5 记者 柯善北 邹斌 通讯员 周晓华;武汉市民之家即将封顶[N];中国建设报;2011年
6 祝贺;黄海亮剑再指北京奥运公交用车[N];中国工业报;2007年
7 本报记者王秋君张华钰;COCACOLA 遇上山西的窄铁轨[N];中华工商时报;2002年
8 通讯员  王云霞 记者  顾今;在市场大熔炉里冶炼成钢[N];建筑时报;2006年
9 海鹏;黄海欲再执公交市场牛耳[N];中国商报;2007年
10 本报记者 于志宏;信息技术导演的“喜剧”[N];中国教育报;2002年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978