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多工况多约束离散变量桁架拓扑优化的 GA 算法 被引量:11

Topological Optimization of Truss Structure with Discrete Size Variables under Multiple Loading Cases and Constrains by Using Genetic Algorithms
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摘要 采用遗传算法(GA)求解了多工况、多约束的拓扑优化问题,并对拓扑优化设计变量的遗传编码、约束处理及结构重分析减少等三个方面进行了改进·设计变量采用了额外基因表示法,更易获得最优拓扑结构·为减少结构重分析次数,引入了Steadystate遗传算法,并采用了新的约束处理方法,扩大了搜索空间· Extra gene coding for design variables was used to get the best topology structure and steadystate GA was applied to reduce the calculation times of structural reanalysis. Constrain handling method was improved to increase the search space. 15 and 25 bars truss structures were given as examples. The results show that topological optimization obtained by using GA is effective.
出处 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第1期94-97,共4页 Journal of Northeastern University(Natural Science)
基金 辽宁省自然科学基金
关键词 遗传算法 桁架 拓扑优化 离散变量 多工况 设计 genetic algorithms, topology, structural optimization.
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