北航本科毕设开题报告_管理学_高等教育_教育专区.docx

单位代码 学 号 38230116 分 类 号毕业设计论文开题报告基于多点逼近遗传算法的桁架结构综合优化院（系）名称宇航学院专业名称飞行器设计与工程指导教师陈珅艳学生姓名税小芳 2014年 3月19日基于多点逼近遗传算法的桁架结构综合优化一、 桁架结构优化设计研究背景及意义 桁架结构是指将受力杆件按一定的规律通过连接点连接形成整体的一种空间杆系结构。桁架结构具有结构安全、工艺简单、造型灵活等特点，在承受集中载荷方面具有较高的效率，是航天器结构设计中常采用的结构形式之一，如作为航天器的龙骨，用于连接各个舱段的有效载荷，并将其保持在设计要求规定的位置与方向上。在对重量要求严格的航天领域，结构轻量化带来的经济效益十分显著。传统的结构设计大多依靠工程设计人员凭经验提出一个设计方案，再经过不断的修改以达到较优的结果。随着航天器性能要求的提高和结构的日趋复杂，传统的设计方法已经很难满足现代工业要求。结构优化设计是以计算机为工具，将非线性数学规划理论结合力学分析方法，用于受各种条件限制的承载结构设计。随着数学规划理论的发展、有限元分析技术的成熟和计算机技术的飞速进步，优化设计有了充分的理论基础和广泛的实用范围。1990年，黄海、夏人伟1在汲取多点近似逼近概念、自适应方法和基于近似概念的对偶法等研究成果基础上，提出了一种基于多点信息的二级近似结构优化方法，有效解决了组合梁结构的优化问题。1991年，黄海2等进一步改进了多点近似模式的近似函数，形成了数值特性更为理想、公式形式更为简洁的逼近函数，应用该方法对一批典型算例进行了优化计算，取得了良好的优化效果。2004年，董永芳和黄海34将多点逼近函数与遗传算法相结合，提出了多点逼近遗传算法，该算法通过求解内外两层的二级序列近似问题最终求得原桁架拓扑优化问题的最优解。2008年，咸奎成和黄海56将多点逼近遗传算法中多点逼近函数改为分段多点逼近函数形式，应用于桁架的主动元件配置问题中。2013年，陈珅艳和林志伟7等将多点逼近遗传算法应用于复合材料层合板铺层顺序的优化中。2013年，李东芳在前人桁架拓扑优化的多点逼近遗传算法程序的基础上，首先对遗传算法进行改进，形成改进多点逼近遗传算法，提高了全局寻优的能力并增加了桁架结构形状优化的功能8。二、 桁架结构形状优化发展及现状桁架结构形状优化，是拓扑结构一定的情况下以节点坐标为变量进行优化。一般和尺寸优化同时进行。杆单元截面积影响桁架结构的重量和杆的应力大小，而桁架结构的节点位置直接影响整个结构的受力特性和重量。由此可见桁架结构的截面积和节点位置对桁架结构的影响是相互耦合的。桁架形状优化设计也已提出很多方法。1982年，Sobieski提出了采用分解的方法解决大型优化问题Error! Reference source not found.。此后，层次分解优化成为解决桁架结构优化难题的常用方法。典型的如隋允康等提出的具有两类变量的桁架结构分层优化方法10。该方法将桁架结构形状优化问题的设计变量分为尺寸设计变量和形状设计变量两类，求解时分为两层。第一层为给定节点坐标情况下，考虑应力、位移、稳定性等约束条件下优化杆单元截面积，使之重量最轻。第二层是在第一层的优化结果下以整个桁架结构刚度最大为目标函数，优化节点坐标，并且假设在优化过程中结构依然满足第一层优化的约束条件。虽然经过第一层优化的调整可以保证最优解在可行域，但是很可能在优化过程中偏离全局最优解而得到局部最优解。并且由于结构形状和单元尺寸之间存在耦合，层次分解优化将他们单独优化是不合适的11。马光文等12用遗传算法,从多个起始点开始寻优, 采用交迭和变异算子避免了过早收敛到局部最优解, 获得全局解。高峰等13引入基于基因模式理论的Steady state算法, 利用这种遗传算法实现了离散结构的形状优化设计。杨冬梅等14用基于实验设计法的优化程序对桁架的一组结构布局的布局优化问题进行了杆件全应力条件下几何优化计算。刘军伟等 15研究了动力学约束作用下的平面桁架形状优化问题, 提出一种将两类不同性质的设计变量变换为统一形式的无量纲设计变量的方法，该方法成功解决了尺寸设计变量和形状设计变量耦合的问题，但是在对设计变量转换后的取值范围要求较高，不适用于复杂的桁架结构。王栋等16提出了一种渐进优化方法, 通过分离设计变量, 分别采用渐进节点移动法和满应力法优化桁架结构的形状和尺寸。三、 原始资料及技术要求1、 已开发的多点逼近遗传算法桁架尺寸。形状和拓扑优化程序；2、 CAE软件Msc.Patran/Nastran及其相关文档。四、 工作内容1. 调研国内外桁架结构形状优化研究的发展现状；2. 学习桁架结构尺寸、形状和拓扑综合优化的多点逼近遗传算法；3. 用已有的典型算例验证算法和程序，发现并解决存在的问题；4. 研究并完善桁架形状优化算法，通过大量的算例计算，检测现有形状优化算法的效率和可靠性；5. 寻找文献中的典型桁架结构形状优化算例，与自有算法的计算结果进行比较；6. 编写桁架结构尺寸、形状和拓扑优化系统设计手册；7. 完成英文翻译。五、 已完成的工作1. 了解桁架综合结构优化意义和改进多点逼近遗传算法的发展。2. 收集并阅读有关桁架结构形状优化的文献，了解桁架结构形状优化发展现状和发展趋势。3. 用已有的典型算例验证了算法和程序，对于桁架拓扑/尺寸优化算例有：Schmit 3杆桁架基础结构，9杆平面桁架，10杆平面桁架(考虑两组动力学约束)，52杆球面拱形桁架；对于桁架尺寸/形状/拓扑优化算例有：12杆桁架结构。对这些算例进行了多次试算，找出了较优结果，对结果进行分析。图 3 Schmit三杆桁架基础结构和优化后的拓扑结构图 4 9杆桁架基础结构和优化后拓扑结构图 5 10杆平面桁架及质量块分布示意图图 6 10杆平面桁架拓扑结构图 7 52杆球面拱形桁架示意图图 8 十二杆桁架结构示意图图 9 12杆桁架结构优化后的形状拓扑构型4. 学习Fortran语言和PCL语言，开始学习桁架结构尺寸、形状和拓扑综合优化的改进多点逼近遗传算法。5. 目前遇到的问题和解决办法：（1） 问题：在复现某些算例的过程中，基于Patran/Nastran的外置程序无法运行或运行结果不收敛；对结构优化的本质和优化算法了解不够深入；对已开发的桁架优化系统的使用不熟练。（2） 解决办法：修改程序中的部分关键参数；阅读结构优化的相关文献和优化算法（改进多点逼近遗传算法）的相关资料；编写程序所需要的数据输入文件格式说明。六、 技术难点1. 将前人的工作整合到一起，形成完整的桁架结构尺寸、形状和拓扑综合优化系统。2. 改进已有的算法，使现有的程序在形状优化方面更加稳定、有效；完善现有程序在动力学约束方面的不足。七、 进度安排前期准备：调研相关资料，了解毕业设计相关内容；第1-2周：收集、阅读相关文献，用简单的算例验证算法；第3周：准备开题答辩；第4-5周：学习FORTRAN语言，学习该改进多点逼近遗传算法FORTRAN源程序第6-7周：学习PCL语言，学习数据提取的PCL程序，准备中期答辩第8-9周：研究并完善形状优化算法，通过大量算例计算检测算法的效率和可靠性第10-12周：完善已开发的桁架结构尺寸、形状和拓扑优化程序、编写桁架结构尺寸、形状和拓扑优化系统设计手册第13-14周：完成毕业设计论文，完善实验结果，完成英文翻译第15周：参加毕设答辩。参考文献1 黄海. 二级多点逼近结构优化方法的研究及其应用 D. 北京; 北京航空航天大学, 1990.2 黄海, 夏人伟. 基于自适应多点约束逼近的二级结构优化方法的研究 J. 航空学报, 1991, 12(5): A249-A55.3 董永芳, 黄海. 桁架拓扑优化的多点逼近遗传算法 J. 计算力学学报, 2004, 21(6): 746-51.4 董永芳. 桁架拓扑优化的多点逼近遗传算法 D. 北京; 北京航空航天大学, 2003.5 咸奎成, 黄海. 压电桁架作动器/传感器优化配置算法研究 J. 计算力学学报, 2008, 25(6): 827-32.6 咸奎成. 自适应桁架主动元件最优配置及含离散变量结构优化研究 D. 北京; 北京航空航天大学, 2009.7 CHEN S, LIN Z, HAI H, et al. Stacking sequence optimization with genetic algorithm using a two-level approximation J. Structural and Multidisciplinary Optimization, 2013, :1-11.8 李东芳. 基于Patran/Nastran的桁架结构尺寸、形状和拓扑综合优化D.北京航空航天大学,20139 SOBIESKIJ. A linear decomposition method for large optimization problem-blueprint for developmentR. NASA TM -83248,1982, 14515410 隋允康, 由衷. 具有两类变量的空间桁架结构优化方法J. 计算机结构力学及应用, 1990, 7(4):829111 郭丽华, 汤文成, 袁满. 基于并行混沌和复合形法的桁架结构形状优化J. 工程力学, 2011,.15115712 马光文, 王黎. 遗传算法在桁架结构优化设计中的应用J .工程力学, 1998, 15 (2): 38-44. 13 高峰，王俊德，胡俏等，离散结构的遗传形状优化设计J.计算力学学报，