| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 蚁群算法与结构优化设计 | 第12-16页 |
| 1.3 结构抗震优化设计 | 第16-18页 |
| 1.3.1 基于性能的抗震设计 | 第16-18页 |
| 1.3.2 智能算法在结构抗震设计中的应用 | 第18页 |
| 1.4 本文的主要研究内容及结构安排 | 第18-19页 |
| 1.5 论文创新点 | 第19-21页 |
| 第2章 蚁群算法的原理及研究 | 第21-28页 |
| 2.1 自然蚂蚁和人工蚂蚁的行为特征 | 第21-24页 |
| 2.1.1 自然蚂蚁的行为 | 第21-23页 |
| 2.1.2 人工蚂蚁的行为 | 第23-24页 |
| 2.2 蚁群算法的数学基础模型 | 第24-26页 |
| 2.3 蚁群算法的收敛性 | 第26-28页 |
| 第3章 基于蚁群算法的TSP模型和结构优化模型 | 第28-39页 |
| 3.1 基于蚁群算法的TSP模型 | 第28-31页 |
| 3.1.1 TSP问题 | 第28页 |
| 3.1.2 TSP问题的蚁群算法模型 | 第28-30页 |
| 3.1.3 TSP问题的蚁群算法基本流程 | 第30-31页 |
| 3.2 基于蚁群算法的结构优化模型 | 第31-37页 |
| 3.2.1 结构优化设计 | 第31-32页 |
| 3.2.2 结构优化设计的蚁群算法模型 | 第32-35页 |
| 3.2.3 蚁群算法求解结构优化问题 | 第35-36页 |
| 3.2.4 结构优化设计的蚁群算法基本流程 | 第36-37页 |
| 3.3 本章小结 | 第37-39页 |
| 第4章 蚁群算法的改进及其在桁架结构优化设计中的应用 | 第39-54页 |
| 4.1 蚁群算法的改进 | 第39-44页 |
| 4.1.1 路径选择方式 | 第39-40页 |
| 4.1.2 信息素更新机制 | 第40-42页 |
| 4.1.3 局部搜索 | 第42页 |
| 4.1.4 二阶段搜索 | 第42-43页 |
| 4.1.5 信息素浓度控制 | 第43-44页 |
| 4.2 算法基本流程 | 第44-45页 |
| 4.3 参数设置 | 第45-47页 |
| 4.3.1 罚函数参数 | 第46页 |
| 4.3.2 改进ACO算法参数 | 第46-47页 |
| 4.4 改进ACO算法的桁架结构优化设计模型 | 第47-48页 |
| 4.5 优化算例 | 第48-51页 |
| 4.6 优化结果有限元分析 | 第51-53页 |
| 4.7 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 改进ACO算法在基于性能的结构抗震优化设计中的应用 | 第54-83页 |
| 5.1 抗震优化模型 | 第54-55页 |
| 5.1.1 目标函数 | 第54页 |
| 5.1.2 设计变量 | 第54页 |
| 5.1.3 约束 | 第54-55页 |
| 5.2 结构抗震分析——Pushover分析方法 | 第55-67页 |
| 5.2.1 Pushover分析方法 | 第56-62页 |
| 5.2.2 Pushover分析计算步骤 | 第62-63页 |
| 5.2.3 数值验证 | 第63-65页 |
| 5.2.4 抗震算例分析 | 第65-67页 |
| 5.3 改进ACO算法的优化调整 | 第67-68页 |
| 5.4 改进ACO算法基本流程 | 第68-70页 |
| 5.5 改进ACO算法的参数设置 | 第70页 |
| 5.6 优化算例分析 | 第70-81页 |
| 5.6.1 三层四跨框架算例 | 第70-77页 |
| 5.6.2 九层五跨框架算例 | 第77-81页 |
| 5.7 本章小结 | 第81-83页 |
| 第6章 结论与展望 | 第83-85页 |
| 6.1 结论 | 第83-84页 |
| 6.2 展望 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-89页 |
| 致谢 | 第89-90页 |
| 攻读学位期主要科研成果 | 第90-91页 |
| 附录A：蚁群算法的收敛性 | 第91-97页 |
| A.1 值收敛 | 第91-93页 |
| A.2 解收敛 | 第93-95页 |
| A.3 几种蚁群算法的收敛性 | 第95-97页 |