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1、東南大學(xué)博士學(xué)位論文框架結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)理論與應(yīng)用研究摘要本課題主要以具有離散變量特誕的工程框架結(jié)構(gòu)為研究對(duì)象,在其結(jié)構(gòu)優(yōu)化建模及優(yōu)化搜索技術(shù)方面作了深入的研究。(課題主要內(nèi)容如下:1.以常州K江客車集團(tuán)的CJ6121GCHK型客車車身骨架為例,闡明了框架結(jié)構(gòu)有限梁?jiǎn)卧慕<敖Y(jié)果分析的方法。2.將框架結(jié)構(gòu)的拓?fù)鋬?yōu)化問題降級(jí)為板殼結(jié)構(gòu)的厚度尺寸優(yōu)化問題來(lái)加以解決,通過對(duì)空間板殼結(jié)構(gòu)進(jìn)行厚度尺寸優(yōu)化來(lái)獲取框架產(chǎn)品的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。以藍(lán)深集團(tuán)的污水處
2、理框架機(jī)械為工程實(shí)例進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。3.對(duì)于結(jié)構(gòu)尺寸優(yōu)化問題,運(yùn)用結(jié)構(gòu)優(yōu)化準(zhǔn)則方法,推導(dǎo)出了離散設(shè)計(jì)變量對(duì)目標(biāo)函數(shù)的靈敏度。根據(jù)靈敏度的導(dǎo)引,使得結(jié)構(gòu)材料逐漸從對(duì)目標(biāo)函數(shù)有較小影響的位置轉(zhuǎn)移到對(duì)其有較大影響的位置,直至獲得最優(yōu)解。以藍(lán)深集團(tuán)的污水處理框架機(jī)械為分析對(duì)象,基于本課題提出的思想,在ANSYS有限元分析軟件包中,運(yùn)用APDL語(yǔ)言進(jìn)行了編程實(shí)現(xiàn)。4.將數(shù)學(xué)方法上的關(guān)系映射反演原則引入優(yōu)化領(lǐng)域,在每一次優(yōu)化迭代中,利用達(dá)芬公式建立
3、起各變量之間的近似映射關(guān)系,將空間梁?jiǎn)卧孛娴亩嘧兞繂栴}轉(zhuǎn)換為單變量問題,極大地減少了復(fù)雜結(jié)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計(jì)變量數(shù)量。充分利用現(xiàn)有型鋼的國(guó)標(biāo)離散值表,根據(jù)實(shí)際工程的優(yōu)化要求對(duì)表中數(shù)值進(jìn)行了處理,建立起梁主慣性矩和截面積的單調(diào)遞增的近似映射關(guān)系,從而減少了優(yōu)化設(shè)計(jì)變量數(shù)量。5.利用相對(duì)差商的概念,將框架結(jié)構(gòu)形狀變量和截面尺寸變量統(tǒng)一考慮,根據(jù)兩類變量的相對(duì)差商值確定優(yōu)化搜索的方向。當(dāng)將兩類變量在一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)體系內(nèi)統(tǒng)一考慮時(shí),其本身也就反映了形狀優(yōu)
4、化的本質(zhì),不僅減少了迭代次數(shù),而且增加了獲取全局最優(yōu)解的概率。在優(yōu)化模型中用位移和重量的相對(duì)差商值確定優(yōu)化搜索方向,用應(yīng)力約束校核解的可行性(考慮位移約束的全局性和應(yīng)力約束的局部性):在尋優(yōu)中假定各力矩在一次有限元分析中是靜定的、在兩次相鄰的有限元分析中是呈線性關(guān)系的將隱性的位移和應(yīng)力約束函數(shù)作顯性化的近似處理:對(duì)形狀變量設(shè)定運(yùn)動(dòng)極限以避免模型中有限元網(wǎng)格的重劃分。這些措施極大地減小了結(jié)構(gòu)優(yōu)化中的計(jì)算工作量。G.充分利用基因算法的隨機(jī)性
5、特點(diǎn)及確定性搜索方法的精確引導(dǎo)性特點(diǎn),在結(jié)構(gòu)優(yōu)化的不同階段分別運(yùn)用基因算法與相對(duì)差商法進(jìn)行結(jié)構(gòu)優(yōu)化:在優(yōu)化的初始階段,采用基因算法作大范圍搜索,迅速地進(jìn)入最優(yōu)解區(qū)域然后利用相對(duì)優(yōu)區(qū)域內(nèi)進(jìn)行較為精確地搜索。該混合算法減少了優(yōu)化迭代的次數(shù)。關(guān)鍵詞:框架結(jié)構(gòu),有限元法,優(yōu)化準(zhǔn)則方法,離散變量,結(jié)構(gòu)拓If化設(shè)計(jì),靈敏度,關(guān)系X反演,相對(duì)差商法?;蛩惴?為南人學(xué)博十學(xué)位論文框架結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)理論與應(yīng)用研究areapproximatelyexpre
6、ssedbyexplicitfunctionsmovinglimitsforshapingvariablesaresettoavoidtheremeshingoffiniteelementmodel.Themeasuresreducecomputationofoptimizationandanalysis6.Takingadvantageofrandomcharacteristicofgeneticalgorithmsandcharac
7、teristicofdefiniteoptimizationsearchingdirectionoftherelativedifferencequotientmethodgeneticalgorithmandtherelativedifferencequotientmethodisappliedseparatelyindifferentoptimizationstage:inthefirstoptimizationstagegeneti
8、calgorithmsareappliedtogetarangeofsolutionoptimumrapidlyinalargepossiblesolutionscopeinthesecondstagetherelativedifferencequotientmethodisadoptedtosearchpreciselyforsolutionoptimumindownsizingsolutionrange.KeyWords:frame
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