本文關(guān)鍵詞：基于無網(wǎng)格法的矩形加肋板結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：加肋板被廣泛應(yīng)用在生活中諸多領(lǐng)域,對加肋板的研究具有很好的實(shí)用性。本文基于無網(wǎng)格方法,利用一階剪切變形理論與移動(dòng)最小二乘法對加肋板的肋條布置優(yōu)化進(jìn)行了分析。肋條位置不斷發(fā)生改變,采用點(diǎn)來離散結(jié)構(gòu)比利用單元離散結(jié)構(gòu)要方便的多,而無網(wǎng)格法便是用點(diǎn)對結(jié)構(gòu)進(jìn)行離散的。無網(wǎng)格法中形函數(shù)的選取,節(jié)點(diǎn)的積分,邊界條件的處理本文都做了簡要的介紹。以加肋板的中心點(diǎn)為控制點(diǎn)對加肋板上肋條的分布進(jìn)行優(yōu)化,以使得加肋板中心點(diǎn)的撓度可以達(dá)到最小值。利用約束隨機(jī)方向法首先對加肋板進(jìn)行了優(yōu)化分析,并且對基于無網(wǎng)格法的約束隨機(jī)方向的尋優(yōu)流程進(jìn)行了介紹。發(fā)現(xiàn)約束隨機(jī)方向法在尋優(yōu)過程中容易受到選擇初始點(diǎn)的影響不容易找到近似最優(yōu)點(diǎn)。而解決這個(gè)問題的辦法便是需要大量的重復(fù)計(jì)算,并在計(jì)算結(jié)果中尋找最優(yōu)點(diǎn)。為了解決這個(gè)問題,采用了遺傳算法與其結(jié)合,成為混合遺傳算法。首先對遺傳算法進(jìn)行了詳細(xì)的介紹,并且利用算例說明了遺傳算法具有很好的全局尋優(yōu)性,但收斂速度過慢,與約束隨機(jī)方向法剛好可以互補(bǔ)形成混合遺傳算法。之后對基于無網(wǎng)格法的混合遺傳算法程序流程進(jìn)行了介紹,并且用算例驗(yàn)證了它的有效性。
【關(guān)鍵詞】：移動(dòng)最小二乘法 一階剪切變形理論 無網(wǎng)格法 約束隨機(jī) 方向法 遺傳算法 混合遺傳算法
【學(xué)位授予單位】：廣西大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：O241.82;O302
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 緒論10-17
• 1.1 選題背景10-11
• 1.2 無網(wǎng)格法的發(fā)展現(xiàn)狀11-13
• 1.2.1 國外發(fā)展現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 國內(nèi)發(fā)展現(xiàn)狀12-13
• 1.3 結(jié)構(gòu)優(yōu)化的發(fā)展現(xiàn)狀13-15
• 1.3.1 結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)的發(fā)展13-14
• 1.3.2 結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)理論基礎(chǔ)14-15
• 1.4 加肋板的研究現(xiàn)狀15-16
• 1.4.1 加肋板結(jié)構(gòu)簡介15
• 1.4.2 加肋板彎曲研究現(xiàn)狀15-16
• 1.5 本文主要內(nèi)容16-17
• 第二章 無網(wǎng)格伽遼金法求解加肋板彎曲問題17-32
• 2.1 引言17
• 2.2 無網(wǎng)格法的逼近函數(shù)17-21
• 2.2.1 移動(dòng)最小二乘法17-19
• 2.2.2 權(quán)函數(shù)的選取與影響域19-21
• 2.3 無網(wǎng)格伽遼金法21-25
• 2.3.1 無網(wǎng)格伽遼金法的基本原理21-23
• 2.3.2 背景網(wǎng)格積分23-24
• 2.3.3 完全轉(zhuǎn)換法24-25
• 2.4 求解彎曲問題的加肋板控制方程25-31
• 2.4.1 一階剪切變形理論25-26
• 2.4.2 加肋板的形變勢能26-28
• 2.4.3 位移協(xié)調(diào)條件28-30
• 2.4.4 加肋板控制方程30-31
• 2.5 本章小結(jié)31-32
• 第三章 基于約束隨機(jī)方向法的肋條位置優(yōu)化分析32-58
• 3.1 引言32
• 3.2 約束隨機(jī)方向法基本思想32-36
• 3.2.1 初始點(diǎn)33-34
• 3.2.2 搜索方向34-35
• 3.2.3 搜索步長35
• 3.2.4 終止準(zhǔn)則35-36
• 3.3 約束隨機(jī)方向法在肋條優(yōu)化中的應(yīng)用36-37
• 3.3.1 設(shè)計(jì)變量的選取36
• 3.3.2 目標(biāo)函數(shù)的選取36-37
• 3.3.3 約束條件的設(shè)定37
• 3.4 基于無網(wǎng)格法的加肋板約束隨機(jī)方向程序流程37-39
• 3.5 單根肋條加肋板的肋條布置優(yōu)化分析39-47
• 3.5.1 方法驗(yàn)證分析40-45
• 3.5.2 局部荷載下肋條的最佳位置45-47
• 3.6 雙平行肋條加肋板肋條布置優(yōu)化分析47-52
• 3.6.1 雙平行肋條受均布荷載肋條位置優(yōu)化48-50
• 3.6.2 雙平行肋條受局部荷載肋條位置優(yōu)化50-52
• 3.7 垂直肋條加肋板肋條布置優(yōu)化分析52-57
• 3.7.1 垂直肋條加肋版受均布荷載肋條位置優(yōu)化53-55
• 3.7.2 垂直肋條加肋版受局部荷載肋條位置優(yōu)化55-57
• 3.8 本章小結(jié)57-58
• 第四章 基于混合遺傳算法的肋條位置優(yōu)化58-76
• 4.1 引言58
• 4.2 遺傳算法的理論基礎(chǔ)58-61
• 4.2.1 遺傳算法簡介58-59
• 4.2.2 二進(jìn)制編碼法59
• 4.2.3 適應(yīng)度函數(shù)59-60
• 4.2.4 選擇算子60-61
• 4.2.5 交叉算子61
• 4.2.6 變異算子61
• 4.3 積木塊假設(shè)及遺傳算法的收斂性分析61-62
• 4.4 基于遺傳算法的加肋板優(yōu)化62-68
• 4.4.1 利用遺傳算法對加肋板優(yōu)化程序流程62-64
• 4.4.2 遺傳算法計(jì)算垂直肋條算例分析64-68
• 4.5 混合遺傳算法68-71
• 4.5.1 混合遺傳算法的計(jì)算流程68-70
• 4.5.2 混合遺傳算法算例分析70-71
• 4.6 算例71-75
• 4.6.1 單根肋條加肋板受局部荷載肋條布置優(yōu)化71-72
• 4.6.2 雙平行肋條加肋板受局部荷載肋條肋條布置優(yōu)化72-73
• 4.6.3 雙垂直肋條加肋板受局部荷載肋條布置優(yōu)化73-75
• 4.7 本章小結(jié)75-76
• 第五章 結(jié)論與展望76-78
• 5.1 結(jié)論76-77
• 5.2 展望77-78
• 參考文獻(xiàn)78-84
• 致謝84-85
• 攻讀碩士期間參加的科研項(xiàng)目和發(fā)表的論文85

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：491981