基于改进遗传算法的连续体结构拓扑优化研究

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结构优化在工程技术领域日益发挥着重要的作用,本文对结构优化中较高层次的拓扑优化进行了深入研究。针对目前拓扑优化方法中存在的易陷入局部最优解、优化结构的质量低以及求解大规模结构时效率低等问题深入地进行了分析和研究,并将传统的结构拓扑优化方法作了改进,提高了结构优化效果。首先,本文将双向渐进性结构优化方法(Bi-directional Evolutionary Structural Optimization,BESO)与遗传算法(Genetic Algorithm,GA)相结合,提出一种基于改进遗传算法
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