摘要：针对基本海豚群算法易陷入局部最优的缺陷,提出了基于信息熵的改进海豚群算法,引入信息熵来度量海豚群搜索阶段的不确定性,控制搜索阶段的选择概率,降低盲目搜索,克服了基本海豚群算法搜索阶段易陷入局部最优和早熟收敛的缺陷。将改进后的算法应用到桁架结构的优化中,并与其他算法优化结果进行了比较,证明了改进的算法在收敛速度和寻优精度方面有更好的表现,将其应用到桁架结构优化设计中,为结构优化设计提供了一种有效的方法。

摘要：针对现今公路工程混合料配合比设计中存在的主观性较强、缺少较为科学的数值优化算法的缺陷,在介绍了蚁群优化算法的基础上,利用组块试配强度与混合料造价的比值作为算法的启发式信息,并据此确定了混合料的配合比。室内试验及工程实例均取得了较满意的结果,该研究为公路工程混合料配比提供了较实用的优化算法,对提高我国公路工程修筑水平具有重要意义。

摘要：本文提出我国北方含水量高的低洼地段公路工程中路基填方铺设方法,重点研究了材料配合比不确定、工程地质条件复杂、充填施工质量不易控制等问题,进行二灰土击实与压缩性能的试验研究,得出了石灰、粉煤灰和土3种充填材料的配合比,并针对工程特点,提出了确保施工质量的措施。室内试验及现场施工均取得了较满意的结果,该研究为公路路基填方提供了可借鉴的经验。

摘要：湾区内港口密集、水网纵横,对泊位进行综合调度,可以增强整体运输网络的高效性与可靠性。为了提高湾区运输网络的整体效率及可靠性,针对湾区多港口泊位调度问题,构建了考虑网络强度及运输效率的组合优化模型,设计了具备约束适应能力的改进遗传算法。仿真实验表明,该模型可以对网络脆弱性与耗时成本进行综合权衡,在湾区内单一港口遭遇突发情况无法继续工作时能较好地保持网络性能,具有强容灾能力与强鲁棒性。

摘要：为研究不同强化方式下再生混凝土的断裂性能,设计了4组含预制裂缝的小梁试件进行三点弯曲断裂试验,分别为素再生混凝土(RC)、水玻璃溶液强化粗骨料再生混凝土(QRC)、钢纤维再生混凝土(SFRC)和水玻璃溶液强化粗骨料同时加入钢纤维再生混凝土(SFQRC)。通过强化再生粗骨料和加入钢纤维来提升再生混凝土的性能,并结合数字图像相关(digital image correlation,DIC)技术测得试件表面的全场应变和位移数据,经过整理计算得出各组试件的起裂韧度、失稳韧度和断裂能,再分析试件在不同强化方式下的变化规律。结果表明:随着强化方式从单一强化再生粗骨料或者掺纤维到复合强化,再生混凝土的断裂参数和断裂能呈正相关关系;强化骨料同时加入钢纤维的SFQRC的组合最优,其起裂韧度、失稳韧度、断裂能较RC分别提高了77.9%、251.7%、938.8%。

摘要：随着现代工程建设的高效性、信息化和工业化程度等方面要求的不断提高,BIM技术在建筑结构设计流程中的作用也不断地展现。与此同时,新型装配式建筑形式的出现,有效地带动了工业化建筑的发展,运用BIM技术对装配式结构设计流程管理不断成为研究的热门课题之一。本文通过对国内外BIM技术和装配式结构的发展历程、研究现状、相关技术等方面进行了探讨和分析,总结了国内外近年来主要的研究成果,对BIM技术在装配式设计过程中的应用进行了探讨。

摘要：为促进我国水利工程质量监督管理工作运行的高效化,确保工程监督的有效性和权威性,基于AHP(analytic hierarchy process)原理,针对水利部督查小组的现场检查情况,依据水利部下达的相关文件,结合负分制和一票否决制,将定性问题定量化,构建一套涉及水利工程建设、运行、管理全过程全方位的质量监督管理评价模型,共包含7层2112个指标。在综合试错的基础上,计算得出不同层级和不同指标的权重,然后选用该模型分析评价2020年7个省份受督查水利工程项目的质量管理与安全生产管理监督数据,间接说明模型的实用性和易操作性。评价结果表明:7个省份均在合格以上,整体质量管理情况较好,但得分差异显著,其中最高得分90.6、最低得分65.6,相差25分;不同类型管理评价结果显示,安全生产管理得分普遍高于质量管理得分;各参建单位评价结果显示,建设单位和勘察设计单位的情况最优、评分基本达到满分,而质量检测单位和施工单位得分最低、需重点加强相关监管。评价结果为水利工程监督管理工作提供了科学的数据支撑,构建的评价模型也为水利工程质量监督定量化提供了易实操的普适性工具。

摘要：引力搜索算法是近几年提出的较有竞争力的群智能优化算法,然而,标准引力搜索算法存在后期收敛速度慢的缺点。为有效利用优化算法来解决结构优化的问题,提出一种改进的引力搜索算法(improved gravitational search algorithm,IGSA)。通过引入Logistic映射,使GSA初始种群遍历整个搜索空间,提高算法找出最优解的可能性。通过引入粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)的信息交互机制,利用个体粒子历史最佳位置和种群历史最佳位置动态调整粒子的速度和位置,使个体粒子更快地向适应度值更高的位置移动,使算法搜索能力加强。对6个经典测试函数进行寻优,结果表明改进后算法收敛速度快,收敛精度高,稳定性较佳,跳出局部最佳解的能力较强。用IGSA和GSA对72杆空间桁架进行尺寸优化,与其他算法相比,结果表明IGSA得到最优值的迭代次数明显减少,得到的最优解明显优于通用算法。

摘要：针对基本斑点鬣狗算法求解精度低、易陷入局部最优值等缺点,提出一种混合多策略改进的斑点鬣狗优化算法。通过Fuch混沌映射实现鬣狗种群的多样性,利用自适应惯性权重平衡斑点鬣狗算法的全局搜索和局部开发能力,引入拉普拉斯算子进行动态交叉操作,提高SHO算法跳出局部最优的能力,将小孔成像反向学习和逐维反向学习机制相结合,使种群更符合迭代规律,提高算法的收敛速度和寻优能力。通过若干基准函数的仿真实验进行比较,其结果表明,LPSHO具有更优越的寻优性能。将改进后LPSHO运用在机械优化设计和桁架结构优化工程问题上,与其它算法对比进一步表明LPSHO能够很好解决这类结构优化问题。

摘要：为了对离散变量结构进行优化设计,相关学者对离散变量结构优化设计的理论和方法进行了大量研究,并做出了许多有益的成果。在总结前人研究的基础上对离散变量结构优化设计的研究现状及其发展历程进行了阐述,为使人们对离散变量结构优化的认识更全面深入,按照时间的先后顺序,对离散变量结构优化设计方法进行分类,并对现今比较实用的几种离散变量结构优化方法进行了系统分析,在说明其优点的同时,还总结了一些较为流行的改进方法,进而指出蚁群算法是一有前途的优化方法。根据离散变量结构优化设计问题的特点,对离散变量结构优化设计理论及方法的发展未来做出尝试性的探讨。