智能算法在结构优化中的应用
Application of Intelligent Algorithms in Structural Optimization
摘要: 随着科技的进展,传统的结构优化设计已经越来越难满足广大结构优化设计师的需求,优化所需的计算时间长、成本大等问题逐渐凸显出来。伴随着科学技术的发展,计算机的兴起使得计算能力大大提高,同时越来越多的智能算法也逐渐被提出并实现,如遗传算法、利群算法、神经网络算法等,智能算法也逐渐被不断改进被用于结构优化设计领域。本文主要介绍了智能算法在结构优化中的具体应用,如遗传算法、粒子群算法和神经网络算法在形状优化、尺寸优化和拓扑优化中的应用,体现了智能算法全局寻优能力强、适应性强、计算效率高和易于理解和编程的优点;将智能算法应用在结构优化中,也显著提高了结构的性能和可持续性;并介绍了智能算法在结构优化领域广泛的应用前景和重要的价值。
Abstract: With technological advancements, traditional structural optimization design has become increasingly difficult to meet the needs of a wide range of structural optimization designers. Issues such as long computation times and high costs associated with optimization have gradually emerged. Along with the development of science and technology, the rise of computers has greatly improved computational capabilities. Meanwhile, an increasing number of intelligent algorithms have been proposed and implemented, such as genetic algorithms, particle swarm optimization (PSO), neural network algorithms, and others. These intelligent algorithms have undergone continuous improvements and are being applied to the field of structural optimization design. This paper primarily introduces the specific applications of intelligent algorithms in structural optimization, including the utilization of genetic algorithms, particle swarm algorithms, and neural network algorithms in shape optimization, size optimization, and topology optimization. It highlights the advantages of intelligent algorithms, such as strong global optimization capabilities, high adaptability, efficient computation, and ease of understanding and programming. The application of intelligent algorithms in structural optimization has significantly improved the performance and sustainability of structures. Furthermore, the paper introduces the broad application prospects and significant value of intelligent algorithms in the field of structural optimization.
文章引用:陈光灿. 智能算法在结构优化中的应用[J]. 计算机科学与应用, 2024, 14(11): 11-20. https://doi.org/10.12677/csa.2024.1411211

参考文献

[1] 郭中泽, 张卫红, 陈裕泽. 结构拓扑优化设计综述[J]. 机械设计, 2007, 24(8): 1-6.
[2] 吴明真. 超高层结构筒体剪力墙优化设计[J]. 科学技术创新, 2024(21): 167-170.
[3] 姚正康, 龚鹏, 姬书得. 基于拓扑优化的多栖无人飞行器机身结构轻量化设计[J]. 机械设计, 2024, 41(9): 58-65.
[4] 张宇乾, 于淇, 胡志诚, 陈龙, 杨文彩, 张海东. 基于响应面法和CFD的轴流气吸式排种器优化设计[J]. 中国农机化学报, 2024, 45(8): 14-19.
[5] 何静. 土建工程结构设计的优化技术研究[J]. 城市建设理论研究(电子版), 2023(29): 94-96.
[6] 盛婷, 李晓文, 朱兆一, 等. 船体结构优化技术研究进展[J]. 船舶工程, 2024, 46(7): 26-35.
[7] 胡克. 基于蝙蝠算法的桁架结构优化[J]. 工程与建设, 2022, 36(5): 1318-1320, 1336.
[8] 杨漫. 基于改进遗传算法的轴向柱塞泵减振槽结构优化研究[D]: [硕士学位论文]. 兰州: 兰州理工大学, 2022.
[9] 刘金涛. 钢筋混凝土结构抗震性能优化研究[J]. 城市建设理论研究(电子版), 2024(26): 160-162.
[10] 殷彬. 基于智能算法的宽频带压电振动能量收集器设计与优化[D]: [硕士学位论文]. 西安: 西安电子科技大学, 2023.
[11] 陈小前, 赵勇, 霍森林, 等. 多尺度结构拓扑优化设计方法综述[J]. 航空学报, 2023, 44(15): 25-60.
[12] 尹益辉, 刘远东, 豆麟龙. 考虑材料非线性的结构拓扑优化研究综述[J]. 重庆大学学报, 2016, 39(5): 34-38.
[13] 邹延松, 金涛, 周义涛, 等. 预制装配式剪力墙结构在高层住宅中的应用与优化[J]. 建筑机械化, 2024, 45(9): 121-124.
[14] 郝一新, 刘讲军, 张银鹤. 任意椭圆函数拟合法优化机械构件结构参数[J/OL]. 机械设计与制造, 1-9. 2024-10-09.[CrossRef
[15] 郭自闯. 结构的拓扑优化设计及工程应用[D]: [硕士学位论文]. 大连: 大连海事大学, 2022.
[16] 苏凯, 季杰, 陆彬. 基于拓扑优化的大型推进电机支撑结构轻量化设计[J]. 机电工程技术, 2024, 53(5): 248-251.
[17] 葛晓凡. 基于遗传算法的火灾下钢框架结构的多级优化分析[D]: [硕士学位论文]. 济南: 山东建筑大学, 2024.
[18] 马晓敏, 王新. 基于遗传算法的BP神经网络改进[J]. 云南大学学报(自然科学版), 2013, 35(S2): 34-38.
[19] 卢泽丹. 混合粒子群算法改进及应用研究[D]: [硕士学位论文]. 秦皇岛: 燕山大学, 2020.
[20] 陈安东. 基于神经网络改进逆有限元法的结构变形重构[D]: [硕士学位论文]. 武汉: 华中科技大学, 2022.
[21] 谢军, 郭飞, 郭卫彤, 等. 方钢管混凝土桁架结构优化的拟满内力遗传算法[J]. 兰州理工大学学报, 2024, 50(4): 142-146.
[22] 李沛豪, 李东. 基于改进粒子群算法的桁架结构优化设计[J]. 空间结构, 2018, 24(4): 16-22.
[23] 安鹏. 基于改进粒子群算法的型钢混凝土结构优化理论方法研究[D]: [硕士学位论文]. 荆州: 长江大学, 2022.
[24] 刘潇儒. 基于统计相关性的神经网络结构优化算法与其应用[D]: [硕士学位论文]. 上海: 上海交通大学, 2020.
[25] 崔聚印. 基于遗传优化神经网络算法的桥梁结构参数识别技术研究[D]: [硕士学位论文]. 郑州: 郑州大学, 2006.