基于遗传算法的建筑构件位置分布建模仿真

来源 :计算机仿真 | 被引量 : 0次 | 上传用户:kobeantoni198774
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
建筑构件位置分布建模存在可用度较低,建模时间较长,总造价较高的问题,为提高建筑物的整体质量,节约建筑成本,增强建筑结构的适用性,提出基于遗传算法的建筑构件位置分布建模方法,单层建筑主体构件以建筑主体构件横截面的轮廓曲线为基础,由单层建筑主体经过复制生成多层建筑主体完成建筑主体构件建模。通过分析建筑构件的组成,将遗传算法应用在建筑构件位置分布建模中,在适应度函数构建方面增加了对称度、均匀度的度量,对建筑构件位置分布建模过程中控制的变量实施操作,求得全局最优解,优化建筑构件位置分布建模。实验结果表明:该
其他文献
针对碳纤维增强树脂基复合材料(CFRP)在湿热环境下的吸湿老化问题,运用Abaqus软件从细观尺度上对复合材料周期单胞结构的吸湿过程进行了有限元仿真分析,获得了不同纤维分布下两类模型吸湿后内部的水分浓度场。结果表明,CFRP复合材料的吸湿是绕过碳纤维而仅在树脂基体内部扩散的,吸湿前期速率较快但吸湿则后期要经过相对较长的时间才能达到平衡吸湿状态,基体中不同形式的纤维分布对CFRP复合材料吸湿过程会产
针对粒子群属性约简算法容易早熟、易陷入局部最优解的问题,提出一种融合混沌离散粒子群与粗糙集的属性约简算法(CBPSORS)。在该算法中,首先利用混沌序列初始化粒子的位置和速度,得到一个无序的粒子种群。其次改进最优粒子进行混沌变异过程,改进惯性因子和加速因子来提高算法性能。再次用粗糙集理论对生成的属性子集相关性进行评估。最后用K-近邻(KNN)算法生成分类模型在UCI数据集上对该算法进行验证。理论分