基于改进遗传算法的双向渐进结构优化方法研究

作     者：吴贝尼 夏利娟 WU Bei-ni;XIA Li-juan

作者机构：上海交通大学海洋工程国家重点实验室上海200240 高新船舶与深海开发装备协同创新中心上海200240 

出 版 物：《船舶力学》 (Journal of Ship Mechanics)

年 卷 期：2021年第25卷第2期

页      码：193-201页

摘      要：本文提出了一种基于改进遗传算法的软删除双向渐进结构优化法(G-BESO),以解决传统双向渐进结构优化法(BESO)中参数(如进化率)设置不当而导致无法获得最优拓扑构型的问题。首先确定单元权重系数与单元密度的递推关系式,形成一种考虑单元密度历史信息的材料插值模型,从而增强恢复误删高效单元的能力。然后引入遗传算法中的交叉和变异操作,启发式地更新结构状态以提高全局寻优能力。最后将该方法编写成可用于实际工程结构优化设计的程序。算例表明,提出的方法能稳定得到最优拓扑形状且计算效率更高,可为工程结构的拓扑优化设计提供一定参考。

主 题 词：结构拓扑优化 遗传算法 双向渐进结构优化方法 材料插值模型 最优解 

学科分类：08[工学] 0824[工学-林业工程类] 082401[082401] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1007-7294.2021.02.007

馆 藏 号：203102114...