【摘 要】
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本文提出了一种基于改进遗传算法的软删除双向渐进结构优化法(G-BESO),以解决传统双向渐进结构优化法(BESO)中参数(如进化率)设置不当而导致无法获得最优拓扑构型的问题。首
【机 构】
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上海交通大学海洋工程国家重点实验室,高新船舶与深海开发装备协同创新中心
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本文提出了一种基于改进遗传算法的软删除双向渐进结构优化法(G-BESO),以解决传统双向渐进结构优化法(BESO)中参数(如进化率)设置不当而导致无法获得最优拓扑构型的问题。首先确定单元权重系数与单元密度的递推关系式,形成一种考虑单元密度历史信息的材料插值模型,从而增强恢复误删高效单元的能力。然后引入遗传算法中的交叉和变异操作,启发式地更新结构状态以提高全局寻优能力。最后将该方法编写成可用于实际工程结构优化设计的程序。算例表明,提出的方法能稳定得到最优拓扑形状且计算效率更高,可为工程结构的拓扑优化设计提供
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