基于遗传算法的建筑结构最优阻尼研究

为了确定建筑结构的最优阻尼,本文采用了具有鲁棒性的临界激励法。使用临界激励法时,频率作用区间较难确定,为此,本文通过模态变换以减少高阶频率的影响,这样可以简化频率作用区间的搜寻。在保证结构抗震效果的前提下,为进一步减少结构总的阻尼增量并使优化算法简单可行,本文引入实代码遗传算法。此外,通过实例分析可知,底部楼层阻尼取较大的值是有利的。

基于遗传算法的降阶模型修正方法研究

以实验模态数据修正降阶模型为研究对象,由于所测量的特征对阶数通常小于模型阶数,造成了特征方程为超越方程。为了求解超越方程以确定质量与刚度修正矩阵,提出随机给定超越方程中的多余变量值,采用遗传算法来寻优。为了使修正矩阵的范数较小,对多余变量值进行了约束处理。为了达到修正目的,通过不断改变多余变量值,并采用基于实代码遗传算法来确定优化结果,最后给出了一个计算实例。该算法的优点是可以得到多组最优阶,精度较高;缺点是计算量较大,不适合于动态模型修正。

全局多目标优化算法在光学CAD中的应用

提出了一种新的镜头设计优化方法——实代码遗传算法(geneticalgorithms,GA)。利用遗传算法在全局优化和多目标优化方面的优势来解决传统镜头设计优化技术中的两个严重问题:反复多次地凭借主观经验选择初始值;需要将多个结果参数通过权值转换成一个结果参数。结果表明,无论是在小口径还是大口径镜头设计问题中,该方法都是有效的、切实可行的。另外,通过设计一个三元镜头证实了该算法还可以有效地解决镜头设计问题中的多目标优化问题。

建筑结构最优阻尼及最优配置研究

利用阻尼来抗震是建筑物最简单的抗震方法,当在阻尼数目少于楼层数时,为使所布置的阻尼达到最优的抗震效果,本文开发了两种最优阻尼配置方法。第一种方法是根据临界激励法确定计算所有可能布置位置中的临界阻尼,选择最小的临界阻尼位置作为最优配置。第二种方法则是根据给定阻尼,计算最优控制效果以确定最优阻尼配置。然后根据实代码遗传算法,在结构抗震效果基本保证的前提下,寻找最优阻尼以降低结构总的阻尼增量。最后给出了一个计算实例。