基于python的悬臂梁优化探索

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  【摘要】悬臂梁结构优化在工程中很有实践意义的。本文对受应力约束、位移约束的一个悬臂梁结构进行了以重量最小化为目标的计算。因为python有很丰富的工具包,而且是免费的,近几年得到了广泛的应用。本文通过实例说明,基于python,分别用序列二次规划算法、遗传算法、遗传算法结合二次规划算法进行优化,都可以解决桁架优化问题,并进行对比分析。
  【关键词】悬臂梁;python;序列二次规划;遗传算法
  1、引言
  作为土木工程中最重要的问题之一,结构的优化历来得到学者和工程师们的青睐。受到材料强度、位移等的制约,满足还有其它设计要求情况下,在无数可行方案中,寻找最好的方案。借助计算机高级语言编程,可以快速找到最优方案。Python是最近几年在计算机高级语言流行排行榜名次猛升,其计算生态急剧庞大,越来越丰富,并且还免费,自然受到了广大科学工作者的高评。
  参数识别是工程结构中重要部分[1-3]。文献[1]利用结构的实测信息结合优化算法对有限元模型中的参数进行识别,用有模型损伤方法,建立了有限元模型、确定待修正的参数、构造优化目标函数。对板壳结构、房屋结构、斜拉桥、桁架等进行优化也在工程和理论探索中经常用到[4-6]。
  遗传算法(GA)与传统算法相比,对目标函数要求没有那么严格,只需可以计算,不需要梯度等信息。文献[7-10]基于遗传算法结构,对结构进行了优化。
  2、一个悬臂梁重量最小化问题
  某悬臂梁如图1,由两段不同截面大小的长度都为L的梁组成,左端固定,右端受竖直向下的力F作用。每段横截面都为空心正方形,每段厚度均为t,横截面边长为xi(i=1,2),设t<<xi。在右端位移δ<δ0的约束下梁的重量最小。ρ为悬臂梁材料的密度,E为弹性模量。
  根据文献[11],其非线性规划模型为:
  3、优化结果和讨论
  已知L=0.5m,t=0.005m,材料密度ρ=7850kg/m3,δ0=0.1m,E=200GPa,F=10000 N。采用序列二次规划算法,用十个不同的初始点(0-10之间的随机数),基于python,对这个结构进行了优化。十個不同初始点,都得到最优解[0.0254,0.0413]、最优值5.2402,即使初始点不满足约束条件,也能很好的搜索到满意的结果。可见这个方法是有效的。
  表1是GA算法和GA+SQP算法10次优化计算的结果(初始群体个数均为50)从表中可以看出,两种方法最优值都接近理论最优值,GA+SQP算法最优值略好于GA算法(因为标准差更小);两种方法最优解都接近理论最优解,但GA+SQP算法略好于GA算法(因为标准差更小)。
  参考文献:
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  基金项目:
  本工作得到2018年第二批产学合作协同育人项目(编号:201802151023)的资助。
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