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1、工学硕士学位论文基于改进遗传算法的预应力钢结构优化设计XXX北京工业大学2003年5月分类号： 单位代码：10005学 号：S200004013密 级：北京工业大学硕士学位论文题 目： 基于改进遗传算法的预应力钢结构优化设计 英文并列：OPTIMAL DESIGN OF PRE-STRESSED STEEL STRUCTURES题 目： BY IMPROVED GENETIC ALGORITHMS 研究生姓名： 庞 振 勇 专 业： 结构工程 研究方向：预应力钢结构理论 导 师： 职 称： 教 授 论文报告提交日期： 2003年6月 学位授予日期：授予单位名称和地址： 北京工业大学 北京市朝阳
2、区平乐园100号 目 录摘要ABSTRACT第一章 绪 论 11.1预应力钢结构的研究历史、现状及优化方法.11.1.1预应力钢结构发展的历史与现状 11.1.2预应力钢结构优化设计方法21.2离散变量优化算法31.2.1离散变量结构优化设计的方法 .31.2.2遗传算法51.2.3遗传算法的改进61.3预应力钢结构优化理论需要进一步解决的问题71.4本文的主要工作8第二章 改进的预应力钢结构优化设计遗传算法 .102.1遗传算法的主要环节 102.1.1标准的遗传算法 102.1.2含最优保护策略的遗传算法 122.1.3遗传算法控制参数选取 162.2遗传算法中结构优化约束的处理.172.
3、3基本遗传算法的改进 182.3.1改进的最优保护遗传算法 192.3.2用于结构最轻设计的改进遗传算法加快收敛策略 212.4改进的最优保护遗传算法算例 222.4.1算例的优化模型 222.4.2优化结果分析 232.5本章小结.25第三章 单次预应力钢结构结构基于改进遗传算法的优化设计. 273.1预应力钢结构基本理论及优化模型 273.1.1预应力钢结构主要机理 273.1.2预应力钢结构的加载方案 293.1.3单次预应力钢结构的优化模型.303.1.4遗传算法用于预应力钢结构的优化步骤 313.2单次预应力钢结构截面及预应力优化设计实例.333.2.1实例的优化模型 333.2.2
4、分析步骤 343.2.3计算结果 393.3本章工作小结.44第四章 多次预应力钢结构结构基于改进遗传算法的优化设计 .454.1多次预应力钢结构的基本原理.454.2多次预应力钢结构基于改进遗传算法的优化设计 474.2.1多次预应力钢结构优化设计模型及步骤 474.2.2多次预应力钢结构优化设计实例 494.3预应力钢结构外加荷载的优化.594.3.1预应力钢结构杆件在不同外荷与预应力下的截面变化.604.3.2预应力钢结构外加荷载的优化设计计算实例.614.4本章工作小结.64结论与展望 65参考文献 67致 谢 71摘 要预应力钢结构是一种新型的结构体系，它广泛应用于公路桥梁，工业厂房
5、、体育场馆等大型建筑结构。本文的研究内容属于国家自然科学基金项目和北京市自然科学基金项目的部分研究内容。论文针对目前其优化设计研究中设计变量按连续变量对待，没有考虑离散变量的情况，对外加荷载进行人为划分而未考虑外加荷载的优化等问题，面向工程应用，提出一种改进的遗传算法，对其进行离散变量的优化设计。针对基本遗传算法存在早熟的问题，本文主要从两个方面进行了改进，首先为了保证算法的收敛和减少影响算法收敛因素，采用了最优保护策略和自适应的交叉和变异算子；其次，由于本文研究内容涉及求结构最小体积（重量）问题，为了加快此类问题的收敛速度，本文结合结构优化中的力学准则，对个体染色体中的某一段基因按照内力变化
6、进行变异操作，使得算法按一定方向进行搜索最优解。算例改进后的遗传算法较改进前算法在搜索效率上有了较大提高。在应用遗传算法进行预应力钢结构的优化设计时，本文对于预应力钢结构的应力和位移约束的处理是采用了罚系数的方法。通过对可行域外的解进行惩罚，经过不断迭代，使解群逐渐收敛于可行的最优点。在对预应力钢结构进行优化的步骤上采取分级优化的方法，缩小了解空间的大小，从而提高了算法搜索效率。在本文最后，进行了预应力外加荷载的优化，使确定外加荷载分级的大小建立在优化的基础之上。通过几个单次预应力或多次预应力钢结构优化设计实例的计算，验证了本文算法的可行性和搜索效率的高效性。关键词：预应力钢结构；离散变量；优
7、化设计；改进的遗传算法AbstractPre-stressed steel structure is a novel structural system and has been widely used in all kinds of buildings such as bridge, factory workshop, sport building and so on. The theory of its optimal design has yet to be solved in the follow aspects: Optimal design variables are treate
8、d as continuous, the case of discrete variable has not been considered; The load is only divided by person and its optimization has not been taken into account. In view of engineering practice, A high efficient global optimization algorithms is introduced into optimal design of pre-stressed steel st
9、ructure with discrete variables in this paper.To overcome the premature of simple genetic algorithm (SGA), the calculating efficiency of SGA is improved by the following two ways; Firstly, in order to ensure convergence of algorithm and reduce influence factor of convergence, elitist selection and a
10、dapted crossover and mutation operator are adopted. Secondly, because this study deals with finding minimize volume(weigh) of structure, to quicken convergence of this problem, in line with mechanics criterion the paper carry out mutation to some genes in chromosome according to variations of intern
11、al force. This will let algorithms to search answer with our hoping directions. The searching ability of improved SGA presented in this paper is verified by optimal design example using other algorithms.When applying genetic algorithm for optimal design of pre-stressed steel structure, ways of penal
12、ty coefficient is adopted for resolving stress and displacement restrains in this paper. Solution will convergent to optimal point of feasibility through penalty of solution outside feasible region again and again. In order to quicken convergence in this paper, The optimal process of pre-stressed steel structure is divide into several parts. At the end of this paper, load optimiz
