遗传算法在单层球壳质量、刚度模糊优化中的应用

在单层球壳的优化设计过程中,必然会遇到大量的不确定性信息和因素,对这些不确定性因素应该使用模糊理论加以分析和处理。同时往往要考虑多个目标如质量最小和整体刚度最大等,而各个目标之间存在矛盾,要使各个目标都达到最优很困难。采用模糊数学的原理建立单层球壳多目标模糊优化模型,通过模糊判决法,将多目标的模糊优化问题转化为单目标的非模糊优化问题,最后利用小生境遗传算法(ANGA算法)对非模糊化的优化模型进行求解。对70 m跨单层球壳进行质量、刚度模糊优化,结果令人满意,验证了该方法的合理性和可行性,说明基于ANGA算法的模糊优化方法可以有效解决优化变量繁多的大中型网格结构多目标模糊优化问题。

基于自适应小生境遗传算法的船型优化

自适应小生境遗传算法能够克服基本小生境遗传算法操作复杂和计算费时的缺陷,同时具有保持种群的稳定性,获取合适的子种群规模,从而更快地获得最优解的特点。为快速获得阻力性能优良的船型,以势流兴波阻力理论Rankine源法为基础,采用自适应小生境遗传算法并结合CAD技术进行船型优化设计。S60船型的优化算例结果表明,采用自适应小生境遗传算法进行船型优化具有可行性。