针对蚁群算法—有限元的结构优化方法的分析研究.pdf

南京航空航天大学硕士学位论文 I 摘要结构优化设计作为结构设计理论和方法的重要方面,受到了工程界的广泛重视, 现已从结构优化拓展到结构可靠性优化。随着结构设计的不断发展,人们对优化设计理论与优化算法也提出了越来越高的要求。蚁群算法是一种新型的仿生进化算法,具有很强的适应性、鲁棒性和易于与其它方法结合的特点。所以,研究基于蚁群算法的结构优化方法,将具有十分重要的理论和工程价值。本文在总结基本蚁群算法及其几种典型改进算法的原理与实现技术基础上, 开展了蚁群算法理论及其在结构优化设计中应用的研究,主要工作如下: TACO 蚁群算法。在 TACO 蚁群算法的基础上,引入最大最小蚂蚁系统算法,并提出了正实数编码方法和添加常数项的信息素更新技术,用于增大搜索范围,简化搜索过程,降低挥发系数ρ、γ、参数 0 τ及函数值 best f 等参数对算法的影响,从而方便信息素上下限 max τ、 min τ的选取,改善算法性能,提高算法的普遍适应性。通过多个复杂函数优化算例分析,验证了本文改进算法的有效性。 ,研究了蚂蚁数 m 及阈值 0 q 对算法的影响,并得到如下结果: ( 1)蚂蚁数增多虽然可以增强算法的搜索多样性,但蚂蚁数过多将导致更新的信息素量过大,使算法陷入局部最优,同时增加计算时间。( 2)阈值 0 q 随函数的不同对算法的影响作用也不同;阈值 0 q 取值不能过大且受蚂蚁数 m 的影响,一般取值为 ~ 时,蚁群算法的效果较好。 3 .将改进的 TACO 蚁群算法与有限元方法( FEM )相结合,提出了一种基于改进 TACO 蚁群算法—有限元的结构优化方法,将所提出的方法应用于两种涡***的结构优化分析,结果表明本文所提出的结构优化方法是有效的。 4 .将改进 TACO 蚁群算法—有限元的结构优化方法与结构可靠性理论相结合, 发展了一种基于改进 TACO 蚁群算法—有限元的结构可靠性优化方法,将所提出的方法应用于两种涡***的结构可靠性优化分析, 结果表明本文所发展的结构可靠性优化方法是有效的。 5 .阐述了改进 TACO 蚁群算法—有限元的结构优化方法和改进 TACO 蚁群算法—有限元的结构可靠性优化方法的基本原理及设计思想与流程。在 Microsoft Visual C++ 环境下,分别以 C++ 和 APDL 语言设计了改进 TACO 蚁群算法模块和 ANSYS 有限元应力分析模块及有限元可靠度分析模块,通过适当的数据文件接口处理,编制、开发了界面友好、使用方便、通用性较强的相关程序。关键词:结构优化,结构可靠性优化,蚁群算法,有限元法,涡***, ANSYS 基于蚁群算法—有限元的结构优化方法研究 II ABSTRACT Structural optimization design is a principal as pect of structural de sign. It has been put a great emphasis in engineering. It is develope d from structural optimization to structural reliability optimization. With the further de velopment of structural design, optimization design theory and optimization algorithm ar e demanded higher and higher. Ant colony algorithm is a novel category of bionic algor ithm. Ant colony algorith m which is adaptive has strong robustness and is easy bine with other methods. So it is very important to research on ant colony algorithm employed in structural opti mization. The basic ant colony algorithm and the improved ones are discussed. Then, the theory of ant colony algorithm and its application for structural optimiza tion are researched. The main work can be generalized