改進的遺傳算法在連續體結構多目標拓撲優化中的應用

連續體結掏多目標拓撲優化是結構優化領域中的一個較難的研究課題.本文提出了一種改進的SPEA2多目標優化算法.該算法中采用數學形態學中的四方向鏈碼的編碼方式進行結構拓撲表達,使產生的拓撲結構清晰且無異議,完全消除了模糊的拓撲邊界和棋盤格現象.提出了"質量向量"的概念,用以量化兩個結構拓撲之間的相似性,從而使得不同結構拓撲之間的相似性比較成為可能.同時還將機器學習中的范例學習的思想融入到新算法中,利用前面的有限元分析結果對后來的結構分析進行指導,剔除了很多不必要的重復的計算,從而使算法的總計算量大幅度地減少.將新算法應用于懸臂和簡支兩類深梁的多目標拓撲優化,獲得了高質量的Pareto最優解,且具有很好的分布.

作 者： 葛培明 李堯臣 GE Pei-ming LI Yao-chen   作者單位： 同濟大學,航空航天與力學學院,上海,200092  刊 名： 力學季刊  ISTIC PKU 英文刊名： CHINESE QUARTERLY OF MECHANICS  年，卷(期)： 2008 29(3)  分類號： O224 TU311  關鍵詞： 遺傳算法   多目標優化   拓撲優化  

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