基于离散变量的大跨越输电塔架构不同优化方法研究

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为了解决大跨越输电塔结构的优化问题,提出了基于离散变量的拓扑组合优化方案和复杂构型组合优化方案,并采用自适应遗传算法进行结构的优化分析。首先采用罚函数形式确定遗传算法的适应度函数,然后确定遗传编码的转换方案以及自适应交叉和变异算子,在此基础上研究了四种优化方案,即截面尺寸优化方案、形状组合优化方案、拓扑组合优化方案、复杂构型组合优化方案。并对于拓扑组合优化提出了拓扑优化准则,对于复杂构型组合优化提出了层次化优化方法。优化结果表明:拓扑组合优化方案与复杂构型组合优化方案的优化效果明显好于截面尺寸优化方案和形状组合优化方案,由于复杂构型组合优化方案本身包含有拓扑的改变,其对原始构造改变较大,故优化结果最好。 In order to solve the optimization problem of large span transmission tower structure, a topology combination optimization scheme and complex configuration optimization scheme based on discrete variables are proposed, and the structural optimization is analyzed by using adaptive genetic algorithm. Firstly, the fitness function of genetic algorithm is determined by using the penalty function, and then the genetic coding transformation scheme and the adaptive crossover and mutation operator are determined. Based on this, four optimization schemes are studied, that is, the section size optimization scheme, the shape combination optimization scheme , Topology combination optimization scheme, complex configuration combination optimization scheme. Topology optimization criteria are proposed for topological combinatorial optimization, and hierarchical optimization method is proposed for combinatorial optimization of complex configurations. The optimization results show that the optimization results of the topology combination optimization scheme and the complex configuration optimization scheme are obviously better than those of the section size optimization scheme and the shape combination optimization scheme. Because the complex configuration optimization scheme itself contains topological changes, Larger, so the best optimization results.
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