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基于ANSYS平台的改进遗传算法在结构优化中的研究和探讨

孙刚

  遗传算法(Genetic Algorithm,简称GA)是在模拟达尔文的自然选择和优胜劣汰生物进化论的基础上发展起来的。这种仿生学算法能够较好的解决非线性约束问题、离散型变量的优化问题,且不需要问题领域知识,具有编程简单,适合电算的特点,因而不失为一种较为理想的结构优化设计方法。但是,传统遗传算法仅擅长全局搜索,而局部搜索能力却不足,且仅适合设计变量为离散型的的情况。有限元法(Finite Element Method,FEM),是随着电子计算机的发展而迅速发展起来的一种现代计算方法,当前被广泛的应用于结构分析。ANSYS软件是由美国SASI公司开发的世界最著名的大型通用有限元分析软件,它不断吸收当今计算力学与计算机技术的最新成果,使其在FEA(有限元分析)领域稳居霸主地位。对于复杂结构的优化设计,如果不借助有限元分析软件,而单独编制有限元结构分析程序,有时是非常困难的,甚至是不可能的。因此,从某个角度讲,结构优化设计就是将有限单元法和数学规划法相结合。各种优化算法(包括遗传算法)要想在结构优化设计中得到广泛的应用,必须和有限单元法相结合。事实证明,借助APDL语言这条纽带,可以将各种优化算法和有限元分析软件Ansys成功的结合起来共同应用于结构优化设计,并有着广阔的应用前景和发展潜力。本文用浮点实数对设计变量进行编码,改进了传统的遗传算法用二进制编码的繁琐;并借助APDL语言这座桥梁将改进的GA法与有限元分析软件Ansys相结合,编写了优化程序,弥补Ansys软件自带优化算法的不足,同时在编制遗传算法优化程序时,由Ansys平台直接提供有限元分析结果,进行约束函数的定义,避免了重复编制有限元结构分析程序的工作。而且,经改进的遗传算法与传统遗传算法相比,加快了求解搜索的收敛速度,弥补了原有算法的不足,提高……   
[关键词]:遗传算法;APDL语言;结构优化设计;有限元
[文献类型]:硕士论文
[文献出处]:广西大学2005年
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