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桥机主梁微粒群优化方法研究及其软件开发

石小飞  
【摘要】:目前,起重机结构优化设计方法主要采用传统优化算法,但传统算法解决此类高维、多约束非线性混合离散变量问题,不可避免地会出现计算量过大、耗时较长、易于陷入局部最优解等问题。本文尝试使用一种新型群智能优化算法——微粒群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO算法)解决该问题。 本文从传统结构设计出发,以典型的双梁箱形桥式起重机主梁为例,根据主要技术参数要求,初选截面尺寸,计算载荷和内力,然后验算强度、刚度、稳定性是否满足使用性能要求。在保证主要技术参数相同的前提下,将主梁结构自重作为目标函数,截面尺寸作为优化变量,强度、刚度、稳定性充当约束条件,采用传统优化算法——网格法、新型智能优化算法——PSO算法进行优化设计。 PSO算法源于对生物界鸟群群体运动行为的研究,通过群体间个体的相互协作与竞争实现对优化问题的求解,是一种群智能优化算法,它原理简单,参数少,收敛速度快。该算法已经广泛应用于神经网络训练、函数优化等领域,并取得了较好的效果。由于起重机金属结构优化设计的复杂性和特殊性,本文深入分析了基本微粒群算法的原理及流程,在工程实例中采用改进后的微粒群算法对桥机主梁结构进行优化,结果表明该算法具有良好的使用性能。 本课题采用面向对象软件Visual C++6.0开发出了一套桥机主梁微粒群优化CAD软件。该软件集成了主要技术参数输入、常规设计、优化设计、参数绘图等模块,运用了数据库、二维参数化绘图等技术,实现了起重机结构的传统计算、优化设计、输出二维图的功能。


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