摘要 | 第5-7页 |
Abstract | 第7-8页 |
第一章 绪论 | 第12-18页 |
1.1 选题意义及背景 | 第12页 |
1.2 结构优化设计概况 | 第12-15页 |
1.2.1 结构优化设计的基本概念 | 第12-13页 |
1.2.2 结构优化设计方法的发展 | 第13-15页 |
1.3 遗传算法的发展 | 第15-16页 |
1.4 本文主要工作 | 第16-18页 |
第二章 基本遗传算法及其基本原理 | 第18-34页 |
2.1 遗传算法的基本思想 | 第18页 |
2.2 遗传算法的特点 | 第18-19页 |
2.2.1 遗传算法的优点 | 第19页 |
2.2.2 遗传算法的缺点 | 第19页 |
2.3 遗传算法的应用领域 | 第19-20页 |
2.4 遗传算法的理论基础 | 第20-21页 |
2.4.1 模式定理 | 第20页 |
2.4.2 积木块假设 | 第20-21页 |
2.5 遗传算法的基本用语 | 第21-22页 |
2.6 基本遗传算法的实现 | 第22-32页 |
2.6.1 编码与解码 | 第23-26页 |
2.6.2 初始种群的选取 | 第26页 |
2.6.3 适应度函数 | 第26-28页 |
2.6.4 选择算子 | 第28-29页 |
2.6.5 交叉算子 | 第29-30页 |
2.6.6 变异算子 | 第30-31页 |
2.6.7 遗传算法的控制参数 | 第31-32页 |
2.7 遗传算法的基本流程图 | 第32-33页 |
2.8 本章小结 | 第33-34页 |
第三章 改进的遗传算法及其在桁架结构优化中的应用 | 第34-59页 |
3.1 桁架结构优化设计的数学模型 | 第34-35页 |
3.2 遗传算法的改进 | 第35-40页 |
3.2.1 约束条件的处理 | 第35-37页 |
3.2.2 分级排序 | 第37页 |
3.2.3 选择算子 | 第37-38页 |
3.2.4 交叉和变异 | 第38-40页 |
3.2.5 算法流程图 | 第40页 |
3.3 案例分析 | 第40-58页 |
3.3.1 DeJong函数 | 第41-44页 |
3.3.2 Shubert函数 | 第44-45页 |
3.3.3 Griewank函数 | 第45-47页 |
3.3.4 算例一:17杆平面桁架优化设计 | 第47-52页 |
3.3.5 算例二:72杆空间桁架优化设计 | 第52-58页 |
3.4 本章小结 | 第58-59页 |
第四章 改进遗传算法在桅杆结构抗风优化设计中的应用 | 第59-89页 |
4.1 桅杆结构的快速建模 | 第61-68页 |
4.1.1 计算平台介绍 | 第62页 |
4.1.2 模型信息 | 第62-65页 |
4.1.3 模型建立与分析 | 第65-68页 |
4.2 桅杆结构等效静力风荷载计算 | 第68-76页 |
4.2.1 顺风向风致响应的组成 | 第68-69页 |
4.2.2 确定风速 | 第69-70页 |
4.2.3 风致位移响应的计算 | 第70-72页 |
4.2.4 惯性风荷载计算等效静力风荷载 | 第72-74页 |
4.2.5 荷载工况 | 第74-76页 |
4.3 桅杆结构的抗风优化设计数学模型 | 第76-78页 |
4.4 抗风优化设计流程 | 第78-88页 |
4.4.1 参数设置 | 第78-79页 |
4.4.2 设计流程 | 第79-80页 |
4.4.3 优化结果分析 | 第80-88页 |
4.5 本章小结 | 第88-89页 |
第五章 改进遗传算法在框架结构抗风优化设计中的应用 | 第89-107页 |
5.1 工程概况 | 第89-92页 |
5.1.1 超高层框架结构的快速建模 | 第89-91页 |
5.1.2 施加风荷载 | 第91-92页 |
5.2 框架结构抗风优化设计数学模型 | 第92-94页 |
5.3 并行计算搭建以及多模型隔代循环机制 | 第94-96页 |
5.3.1 并行计算搭建 | 第94-96页 |
5.3.2 多模型隔代循环机制 | 第96页 |
5.4 抗风优化设计流程 | 第96-105页 |
5.4.1 参数设置 | 第96-97页 |
5.4.2 设计流程 | 第97-98页 |
5.4.3 优化设计结果分析 | 第98-105页 |
5.5 本章小结 | 第105-107页 |
第六章 结论与展望 | 第107-109页 |
6.1 结论 | 第107-108页 |
6.2 展望 | 第108-109页 |
参考文献 | 第109-114页 |
附录 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第114-116页 |
致谢 | 第116页 |