混合算法在轻钢结构优化设计中的应用
轻钢结构具有自重轻,易于环保等特点,用途广泛。我国的轻钢结构建筑特别是轻钢住宅建筑在应用上还处于初级阶段,现行规范及设计不多,在对轻钢结构的研究上还不够成熟。由于轻钢结构住宅的造价普遍较高,使得其推广受到了限制。
针对上述情况,本文在轻钢框架结构的优化设计上进行了相关研究,提出了融合PSO算法和ACO算法的混合算法,将这种混合算法应用于轻钢框架结构的优化设计中,从而降低造价,促进轻钢结构住宅的推广。以下是本文的主要研究内容:
(1)利用PSO算法和ACO算法的特点,提出融合PSO算法和ACO算法的混合算法。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,然后利用ACO算法对找出的最优位置做进一步调整;
(2)将混合算法应用于轻钢框架结构的优化设计中,建立数学模型,利用PSO算法的全局性好、收敛速度快和ACO算法并行性好、鲁棒性强的特点,实现优势互补,从而达到优化的目的;
(3)分两步对轻钢框架结构进行优化:先进行整体结构优化,得到梁和柱的截面惯性矩的I1最优分布;再进行构件截面优化,求得各构件截面尺寸的最优值,包括梁柱截面的翼缘宽度6、腹板高度h、翼缘厚度tf和腹板厚度tw,使优化问题得到了简化;
(4)结合案例,与其他的优化设计方法相对比,并利用有限元分析软件对优化结果进行可用性分析。结果表明,本文算法在对轻钢框架结构进行优化设计中是有效的。
PSO算法;ACO算法;混合算法;轻钢结构;优化设计
河北工程大学
硕士
结构工程
周书敬
2012
中文
TU392.5
58
2012-11-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）