金属波纹管结构的协同优化设计方法

本文探索一种将成形工艺应用于产品结构设计的协同优化的创新设计方法。基于成形工艺分析对结构优化的各目标函数进行约束和限制,以金属波纹管最小整体刚度和最小重量为优化目标建立优化模型,采用改进型多目标粒子群进化算法优化获得非优劣解集,并基于成形工艺分析对结构优化的各目标函数进行约束和限制建立的成形工艺优选方案进一步筛选最佳结构优化设计参数组,获得满意的优化结果。算例优化结果表明新方法能有效逼近实际在用波纹管结构设计,从而为用户提供更为实用和直观有效的设计方案。

改进型多目标粒子群优化算法在波纹管结构优化设计中的应用

将采用了协同搜索策略的改进的多目标粒子群优化算法,引入到波纹管结构优化设计过程中,以波纹管最小整体刚度和最小质量为优化目标,建立多目标优化设计模型,设计合理的波纹管结构参数。优化算例的结果表明,使用改进型多目标粒子群优化方法,能有效逼近实际在用的波纹管结构设计性能甚至更佳,寻找到最佳的结构优化设计参数组,从而为用户提供更为直观有效的设计参考。

基于遗传算法和神经网络算法的吊车结构优化设计与实现

论文综合利用BP神经网络、遗传算法有限元法以及正交试验法对吊车结构系统进行优化研究。利用遗传算法和BP神经网络建立复杂结构系统动态优化的计算模型,该模型可代替系统原来的有限元模型。首先对吊车起重机结构系统进行模态分析及谐响应动力学分析,找出对结构动态特性影响最大的模态频率,再利用灵敏度分析,确定对动态特性较敏感的设计变量作为神经网络的输入变量,并利用正交试验法确定神经网络训练样本,用有限元模型计算出样本点数据,建立反映结构振动特性的人工神经网络模型,最后利用遗传算法对所建立的神经网络模型寻优,得到使结构动态性能最优的设计参数。