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提出一种基于多点逼近函数和遗传算法的桁架拓扑优化方法.该方法建立了包含连续尺寸和离散拓扑两类变量的优化模型,并通过构造多点逼近函数建立了结构优化问题的第一级序列显式近似,然后采用分层优化方法:在外层对拓扑变量采用遗传算法进行优化;在内层对尺寸变量通过可由对偶法求解的第二级序列近似问题进行优化.几个经典的桁架拓扑优化算例表明该方法能以较少的结构分析次数获得比较理想的概率意义上的最优解.