基于多种群遗传算法的钢框架结构优化设计

作     者：周俊文 刘界鹏 ZHOU Junwen;LIU Jiepeng

作者机构：重庆大学土木工程学院山地城镇建设与新技术教育部重点实验室重庆400045 

出 版 物：《土木与环境工程学报(中英文)》 (Journal of Civil and Environmental Engineering)

年 卷 期：2024年第46卷第1期

页      面：71-81页

学科分类：08[工学] 081402[工学-结构工程] 081304[工学-建筑技术科学] 0813[工学-建筑学] 0814[工学-土木工程] 

基　　金：国家自然科学基金(52130801) 重庆市博士后研究项目(2021XM2039) 

主　　题：钢框架结构 结构优化设计 多种群遗传算法 智能算法 

摘      要：传统的基于力学分析软件的结构设计方法存在效率低下、依靠专家经验等局限性,采用智能算法能实现高效的结构自动优化设计。然而,由于随机搜索特征,优化结果和收敛性高度依赖于算法的参数设置,需要通过试算来确定其合理取值,该方法会造成优化效率低、计算量大等问题。引入多种群协作和信息共享机制来改善此类问题,并研究其在结构优化设计中的适用性。利用***软件建立钢框架结构有限元模型,采用底部剪力法将地震作用等效为水平荷载施加到结构上,搭建有限元软件与智能算法的自动优化过程,以结构的总体材料用量最低为目标,考虑了层间位移角、应力比、构件稳定性和宽厚比等多种约束条件,以遗传算法为基础,通过适应度尺度变换、基于方向的交叉算子、非均匀变异算子、自适应概率、精英保留策略、重复项替代机制、基于约束的策略对其进行改进,引入多种群思想,对比多种算法优化结果的差异。结果表明:基于多种群的遗传算法能有效改善优化结果对算法参数的依赖性,提高结构优化设计的效率。