改進的遺傳算法在連續(xù)體結(jié)構(gòu)多目標拓撲優(yōu)化中的應(yīng)用

連續(xù)體結(jié)掏多目標拓撲優(yōu)化是結(jié)構(gòu)優(yōu)化領(lǐng)域中的一個較難的研究課題.本文提出了一種改進的SPEA2多目標優(yōu)化算法.該算法中采用數(shù)學形態(tài)學中的四方向鏈碼的編碼方式進行結(jié)構(gòu)拓撲表達,使產(chǎn)生的拓撲結(jié)構(gòu)清晰且無異議,完全消除了模糊的拓撲邊界和棋盤格現(xiàn)象.提出了"質(zhì)量向量"的概念,用以量化兩個結(jié)構(gòu)拓撲之間的相似性,從而使得不同結(jié)構(gòu)拓撲之間的相似性比較成為可能.同時還將機器學習中的范例學習的思想融入到新算法中,利用前面的有限元分析結(jié)果對后來的結(jié)構(gòu)分析進行指導,剔除了很多不必要的重復的計算,從而使算法的總計算量大幅度地減少.將新算法應(yīng)用于懸臂和簡支兩類深梁的多目標拓撲優(yōu)化,獲得了高質(zhì)量的Pareto最優(yōu)解,且具有很好的分布.

作 者： 葛培明 李堯臣 GE Pei-ming LI Yao-chen   作者單位： 同濟大學,航空航天與力學學院,上海,200092  刊 名： 力學季刊  ISTIC PKU 英文刊名： CHINESE QUARTERLY OF MECHANICS  年，卷(期)： 2008 29(3)  分類號： O224 TU311  關(guān)鍵詞： 遺傳算法   多目標優(yōu)化   拓撲優(yōu)化  

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