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[优化设计] [讨论]结构优方法比较

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发表于 2005-9-14 17:43 | 显示全部楼层 |阅读模式

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      对结构进行优化的方法有很多,经典的有准则法和数学规划法,现在流行的是智能寻优方法,还有就是混合法。
<P>       在实际的应用中,如果选择好适当的方法,在解决问题上会取得事半功倍的效果,而选择方法不好,则可能导致收敛速度很慢,有时甚至可能得不到收敛解。</P>
<P>       因此,根据具体的问题,结合各种优化方法的特点,选择好一个合适的方法,是优化中一个很重要的方面。</P>
<P>       大家都来说说各种优化方法的优缺点及其适合应用的工程范围。</P>
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发表于 2005-10-3 09:25 | 显示全部楼层

回复:(yyys1980)[讨论]结构优方法比较

<P>多种优化方法的综合应该是一个发展趋势</P>
发表于 2010-12-13 02:11 | 显示全部楼层
复合材料的结构优化中基于全局搜索的遗传算法用得比较多。
发表于 2010-12-14 11:06 | 显示全部楼层
我也有同样的问题,期待高人指点!

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欢迎交流,但是本帖只是发起讨论,并没有提出“问题”啊?  发表于 2010-12-14 12:45
发表于 2010-12-17 12:14 | 显示全部楼层
我来说一点个人理解,水平有限不对的请原谅。各种优化方法都有各自适合的应用范围,我这里说的只是工程结构优化,其它方面的优化对方法的选择可能有所不同。

首先,结构优化需要建立模型。基本点就是三个:1优化目标,2设计变量,3约数函数。这三者是结构优化里建立数学模型的基石。举例说桥梁的形状优化,总重是优化目标,桥的几何尺寸是设计变量,许用应力和最大允许位移是约束。优化模型的确定千变万化,要根据实际课题仔细研究。有些参数可以当作设计变量,换一角度看也可以当作约束,怎么做比较好,需要仔细斟酌。模型建立以后就需要选用适合的算法。优化的算法,大体上分为依赖导数的经典算法(如最速下降法,共轭梯度法,二次规划等)和不依赖导数的算法(如遗传算法,模拟退火法等),二者各有自己试用的范围。当然还有准则法,不过准则法比较粗糙,是早期经常采用的方法。经典算法的优点是高效,缺点是只能保证局部最优,而且灵敏度分析(不是振动里面的灵敏度分析,这里指求目标或约束函数对设计变量的方向导数)比较复杂。不依赖导数的算法有时可以得到全局最优解,甚至可以得到全部局部最优解,但是计算效率比较低。对于结构优化,一般采用经典算法。原因很简单,遗传算法优化需要进行数百上千次结构分析,计算量大到无法接受,效率太低。一般工程优化问题都是小范围改进,只需要局部最优解,不需要全局最优解。经典算法里面最速下降法是基础。实际中序列二次规划比较常用。序列二次规划就是把整个优化过程分为一系列的子优化过程,子过程采用二次规划,每次前进一小步,然后根据当前点调整二次规划的优化模型,再进行下一步优化。最近兴起基于响应面的优化方法。响应面方法其实本身不是优化方法,而是实验设计理论的一部分,本质是数据拟合。可以利用它在序列优化过程中构造子优化过程的目标和约束函数,使难求导或不可求导的问题成为可以求导的规范的问题,便于采用经典优化算法求解。
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