【摘 要】
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该文将多点逼近函数和遗传算法相结合:首先建立了包含连续尺寸和离散拓扑两类变量的优化模型;接着通过多点逼近函数构造了结构优化问题的第一级序列近似问题;然后采用分层优
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该文将多点逼近函数和遗传算法相结合:首先建立了包含连续尺寸和离散拓扑两类变量的优化模型;接着通过多点逼近函数构造了结构优化问题的第一级序列近似问题;然后采用分层优化方法,在外层对拓扑变量采用遗传算法进行优化,在内层对尺寸变量通过可由对偶法求解的第二级序列近似问题进行优化.使用多点逼近函数可以显著减少遗传算法中结构分析的次数,而使用第二级近似问题和对偶法则可以提高尺寸变量的优化效率和精度.对几个经典的桁架拓扑优化考题的计算结果表明该方法能以较少的结构分析次数获得比较理想的最优解,并且该方法的结构分析次数可与尺寸优化方法相比较.
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