基于遗传算法的轻钢结构檩条优化设计

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遗传算法在钢结构优化设计中的发展与应用

结构优化设计中的应用情况，指出该算法在实际工程结构优化设计方面的应用具有很大的发展空间。
关键词：遗传算法，钢结构，优设计
中图分类号：ＴＵ３１８文献标识码：Ａ
０引言
遗传算法（ＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍ，简称ＧＡ）是一种基于生物遗传
被选择个体，适应度高的个体被保留。经过若干次遗传次数后，不到最优解。保留的将是对环境适应度最高的个体，即算法的最优解。不少研究者都对标准遗传算法的参数和操作进行相应的改
１．１遗传算法的实现步骤
进，以期达到避免上述问题的目的。相关的改进方法主要集中在
．
６０．
第３９卷第３４期２０１３年１２月
ＳＨＡＮＸＩＡＲＣＨＩＴＥＣＴＵＲＥ
山西建筑
Ｖｏ１．３９Ｎｏ．３４Ｄｅｃ．２０１３
文章编号：１００９－６８２５（２０１３）３４ — ００６０ — ０３
遗传算法的实现过程主要包括七个方面：个体编码、初始种采用自适应的遗传策略、与其他算法结合的混合遗传算法和采用
群的产生、个体适应度的计算、选择操作、交叉操作、变异操作以小生境技术等方面。及终止条件的判断。自适应遗传策略主要体现在交叉概率和变异概率Ｐｍ。
１）个体编码：编码就是把一个解空间的可行解转换成遗传算袁慧梅对交叉概率尸，采用了四种简单的公式，分别是交法所能处理的搜索空间的操作；２）初始种群的产生：随机产生初叉率随遗传代数指数下降、直线下降、双曲线下降和圆周下降。始种群，这是遗传算法开始迭代的起点；３）个体适应度的计算：用经过试验对比发现，随双曲线下降的自适应交叉率在获得全局最适应度函数来评价每个个体的适应度，适应度的高低决定了该个优解的概率和收敛速度上效果最好。交叉率随遗传代数双曲线体的淘汰或保留；４）选择操作：选择的目的就是通过适者生存的下降公式：生物准则对个体进行筛选，对个体适应度进行比较后决定其遗传到下一代的概率，适应度高者保留的概率就大；５）交叉操作：交叉运算是配对的两个父本的染色体按照某种选定的方式交换部分基因的过程。交叉操作目的就是繁殖、重组，产生新个体；６）变异操作：变异运算是以较小的概率将种群中个体染色体上的某些基

基于遗传算法的优化设计论文

基于遗传算法的优化设计论文基于遗传算法的优化设计论文1数学模型的建立影响抄板落料特性的主要因素有:抄板的几何尺寸a和b、圆筒半径Ｒ、圆筒的转速n、抄板安装角β以及折弯抄板间的夹角θ等［4，9］。

在不同的参数a、β、θ下，抄板的安装会出现如图1所示的情况。

图1描述了不同参数组合下抄板的落料特性横截面示意图。

其中，图1(a)与图1(b)、图1(c)、图1(d)的区别在于其安装角为钝角。

当安装角不为钝角且OB与OC的夹角σ不小于OD与OC夹角ψ时(即σ≥ψ)，会出现图1(b)所示的安装情况;当σ＜ψ时，又会出现图1(c)与图1(d)所示的情况，而两者区别在于，η+θ是否超过180°，若不超过，则为图1(c)情况，反之则为图1(d)情况。

其中，点A为抄板上物料表面与筒壁的接触点或为物料表面与抄板横向长度b边的交点;点B为抄板的顶点;点C为抄板折弯点;点D为抄板边与筒壁的交点;点E为OB连线与圆筒内壁面的交点;点F为OC连线与圆筒内壁面的交点。

1．1动力学休止角(γ)［4，10］抄板上的物料表面在初始状态时保持稳定，直到物料表面与水平面的夹角大于物料的休止角(最大稳定角)时才发生落料情况。

随着转筒的转动，抄板上物料的坡度会一直发生改变。

当物料的坡度大于最大稳定角时，物料开始掉落。

此时，由于物料的下落，物料表面重新达到最大稳定角开始停止掉落。

然而，抄板一直随着转筒转动，使得抄板内物料的坡度一直发生改变，物料坡度又超过最大休止角。

这个过程一直持续到抄板转动到一定位置(即抄板位置处于最大落料角δL时)，此时抄板内的物料落空。

通常，在计算抄板持有量时，会采用动力学休止角来作为物料发生掉落的依据，即抄板内的物料坡度超过γ时，物料开始掉落。

该角主要与抄板在滚筒中的位置δ、动摩擦因数μ和弗劳德数Fr等有关。

1．2抄板持有量的'计算随着抄板的转动，一般可以将落料过程划分为3部分(Ｒ－1，Ｒ－2，Ｒ－3)，如图1(a)所示。

基于遗传算法的钢箱梁节段的以抗力系数设计法为基础的优化设计

基于遗传算法的钢箱梁截面的以抗力系数设计法为基础的优化设计Yeon-SunRyu,Je-HeonKim,Hyun-ManCho,和Jeong-TaeKim摘要：阐述了一个钢箱梁截面的设计优化问题并提出一个数值求解过程。

该阐述基于负载和抗力系数设计过程。

对遗传算法（GAS）在一类算例的应用进行了研究。

钢箱梁的翼缘、腹板和中间横向加强筋上有可能有纵向加强筋。

因此设计变量可能是连续或离散的，这自然使得遗传算法具有吸引力。

设计约束代表了韩国公路桥梁标准规格的LRFD版本。

混凝土板和其他设施的尺寸被假定是预先确定的并且以钢箱梁单位重量的最小化作为设计目标。

作为数值优化工具，对简单遗传算法（SGA）和微遗传算法（uGA）的网络版本进行了使用并对它们的性能和结果作了比较。

此外，序列二次规划算法也用于此次的比较。

结果表明，微遗传算法适用于5的种群规模并且适用于钢箱梁截面的优化设计。

最终的设计可以有效的用于实际比例的初始设计。

关键字：优化设计，遗传算法（GA），LRFD，种群规模，钢箱梁一介绍钢箱梁已经越来越多的用于公路桥梁和其他民用建筑的联接。

因此为过程优化设计的发展做了大量的研究工作（Cho和Jung，1999；Cho等人，1999）。

先进的设计方法，如负荷和阻力系数设计（LRFD）也是首选的容许应力设计（ASD）的设计规范和国家标准（MOCT，1996b；AASHTO，1998）。

因此，重要的是要开发基于LRFD规格的钢箱梁截面的优化设计程序。

基于梯度的确定性算法，如序列二次规划(SQP)已广泛应用于数值设计优化过程。

不过，总的来说，梯度评价是非常昂贵的，甚至有时是不切实际的。

所以我们必须把我们的注意力转移到最近发展的零阶算法比如遗传算法（GA）。

据报遗传算法对众多的优化问题都非常适用，甚至是那些实际效率低下的基于阶梯的算法。

（Krishnakumar,1996;Pezeshk,2000;Rajeev,Krishnamoorthy,1992,1997）应选择工程优化程序的数值优化算法，以便于它能精心估量近前优化问题的性能特点。

门式刚架轻钢结构优化设计及程序开发

感谢观看
门式刚架轻钢结构的材料主要有H型钢、T型钢、角钢等。在实际设计中，需要根据实际需求和承载要求选择合适的材料。一般来说，对于主要承受压力的结构，应选用强度较高的H型钢；对于承受拉力的结构，应选用具有较高屈服强度的T型钢或角钢。此外，在材料的选取过程中，还需要考虑材料的防腐、防火性能等因素。
3、截面形状和尺寸的优化
三、结论
门式刚架轻钢结构作为一种广泛应用于各种建筑项目的结构形式，其优化设计对于提高结构的承载能力、稳定性和使用寿命具有重要意义。本次演示从结构形式的选择、材料的选取、截面形状和尺寸的优化、节点连接的设计以及防腐、防火措施的选择等方面对门式刚架轻钢结构的优化设计进行了研究和探讨。通过合理的优化设计，可以大大提高门式刚架轻钢结构的性能和使用寿命，同时也可以降低施工成本和占地面积，具有广泛的应用前景。
门式刚架轻钢结构的截面形状和尺寸对结构的承载能力和稳定性有着重要影响。在实际设计中，需要对截面形状和尺寸进行优化，以达到最佳的结构性能。一般来说，可以通过调整截面高度、宽度和腹板厚度等参数来实现优化。例如，可以通过增加腹板厚度来提高结构的稳定性；通过减小截面面设计是门式刚架轻钢结构设计的关键环节之一。在满足强度和稳定性的前提下，应尽量减小截面尺寸，以降低用钢量，提高经济效益。对于常用的 H型钢或箱型梁截面，可以通过调整截面高度、翼缘宽度和厚度等参数来优化截面设计。此外，还可以采用高强度钢、耐候钢等新型钢材，以进一步提高结构性能和经济性。
3、节点设计
5、防腐、防火措施的选择
门式刚架轻钢结构在使用过程中会受到各种自然环境和化学物质的侵蚀，因此需要进行防腐处理。同时，在火灾情况下，结构需要具备一定的耐火性能以保证结构的安全性。因此，在优化设计中需要考虑到这些因素，并采取相应的防腐、防火措施。例如，可以在钢材表面涂刷防腐涂料或采用耐火材料进行保护等措施来提高结构的防腐、防火性能。

轻钢结构屋面檩条的优化设计

【中图分类号】ＴＵ３９２．５【文献标志码】Ａ【文章编号】１００７ — ９４６７（２０１４）０５ — ００２５ — ０３
［ＤＯＩ］０．１３６１６／ｊ．ｃｎｋｉ．ｇｃｊｓｙｓｊ．２０１４．０５．００１
条。简支檩条一般采用Ｃ型檩条，其特点是构造简单。连续檩段就应该考虑优化设计，以减少后期的修改工作量。钢结构的条一般采用ｚ型檩条，并在支座处进行搭接，充分利用其材料优化是一个系统的、复杂的整体工程，本文仅对屋面檩条的优
【作者简介】翟煜（１９７７一），男，河南兰考入，高级工程师，从事结构
ｓｕｍｍａｒｉｚｅｄｔｈｅｄｉｆｅｒｅｎｔｐｕｒｌｎｉｄｅｓｉｎｇｍｅｈｏｔｄｓｏｆｔｉｈｔｇｗｅｉｇｈｔｓｔｅｅｌｓｔｎｌｃｔｌｌｒｅ．Ａｔｆｅｒｃｏｎｓｉｄｅｒｓｕｐｐｏｒｔｍｅｔｈｏｄｓ，ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ
长度增加了，但檩条的截面减小了，总的来看，连续檩条相比简支檩条还是要节省１５％～２０％的钢材。所以，尽管简支檩条
大部分的檩条跨数都远远大于５跨，因此大部分檩条的控制
弯矩为中部支座处的２．８４ｋＮ・ｍ，仅为简支檩条弯矩的６３％。
１．００ｌ【Ｎ／ｍ
１．００ｋＮ

浅谈轻型门式刚架的优化设计

浅谈轻型门式刚架的优化设计钱小红(浙江省天正设计工程有限公司，浙江杭州310012)(}商要]20世纪九十年代以来，轻型门式刚架在我国得到了非常广泛的应用．在这过程中设计从业人员也在不断探索如何在满足规范规程，保证结构安全的务件下最大限度的降低用钢量，为业主节省造价。

轻型J J'1式刚架(无吊车)由主刚架，檩条，墙梁，支撑系统，抗丽．柱组成，其中主刚架与檩条在用钢量中占的比例最大。

巨搠]门式刚架；优化设计；主刚架；檩条20世纪九十年代以来，轻型门式刚架在我国得到了非常广泛的应用，在这过程中设计,9,93k员也在不断探索如何在满足规范规程，保证结构安全的条件下最大限度的降低用钢量，为业主节省造价。

轻型门式刚架(无吊车)由主刚架，檩条，墙梁，支撑系统，抗风柱组成，其中主刚架与檩条在用钢量中占的比例最大，下面，就从这两方面入手讨论门式刚架的优化设计。

1结构形式与布置对用钢量的影响门式刚架—般采用单脊双坡和多脊双坡两种屋面形式。

多脊双坡—般采用内天沟排水，内天沟排水因天沟增加有以下弊端，1)用钢量增加，2)增加室内排水系统，3)因屋面节点较多易为日后房屋漏水留下隐患；加上国内金属屋面系统经过多年发展技术已相当成熟，对长坡度外挂天沟排水已不是难事，故设计^员在条件许可的情况下在刚架形式上应优先采用单屋脊的多跨大双坡，外挂彩板天沟的形式。

现在有不少钢结构房屋采用四周女儿皤遮挡屋脊，我以为轻钢结构立面本身不可能采用很丰富的形式，索性去掉女儿墙以节省造价。

对于不同跨度，材质选取对刚架用钢量的影响，我们以两跨门式刚架，柱顶标高8．O m，柱距7．5m，屋面恒载025K N／m2，活载025K N／m2，基本风压0．50K N／m2，屋面坡度5％，分别计算15m～36m刚架，折算成每平米的用钢量来比较。

因每个设计人员采用的截面不同，用钢量不可能相同。

但同—个人计算的刚架对于比较不同跨度的影响还是有参考价值的。

遗传算法在钢结构优化设计中的应用

遗传算法在钢结构优化设计【ｌ】硇应用
湖南视点建筑设计研究院张小伟欧俊张本见
［摘要］本文以最轻重量为目标函数，以杆件截面积为设计变量，根据结构优化设计的基本流程，以现行规范中的强度、刚度、位移限值为约束条件建立了钢框架的优化模型，采用遗传算法结合工程实例进行分析，证实该方法在结构优化设计中的可行性，可供设
计方案优选参考。【关键词］钢框架遗传算法约束条件目标函数１．遗传算法原理简介遗传算法由Ｍｉｃｈｉｇａｎ大学的ＪｏｈｎＨｏｌｌａｎｄ教授于１９７０年提出，在１９７５年Ｈｏｌｌａｎｄ出版“ Ａｄａｐｔａｔｉ０ｎｉｎＮａｔｕｒａｌａｎｄＡｒｔｉｉｆｃｉａｌＳｙｓｔｅｍ ” 一书，奠定了遗传算法的发展基础。其原理是利用生物对复杂自然环境的适应度以及相应产生的演化机制，建立一个具备自然界演化机制即交叉配对、变异和自我复制产生新的后代，这些新的后代作为搜索的新出发点，对整个搜寻空间做逐次的搜寻，经历数代后找到一个或多个合适的最优解。遗传算法是从代表问题可能潜在解集的一个种群开始，而一个种群则由经过基因编码的一定数目的个体组成，每个个体实际上是带有染色体特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体形状

遗传算法在工程设计优化中的应用案例分析

遗传算法在工程设计优化中的应用案例分析在工程设计中，优化是一个非常重要的环节。

优化的目标是通过合理的设计参数和模型，使得工程系统的性能指标最优化。

而遗传算法作为一种常用的优化算法，在工程设计优化中起到了重要的作用。

本文将通过分析两个实际应用案例，来探讨遗传算法在工程设计优化中的应用。

一、钢梁结构设计优化案例钢梁结构设计是土木工程中的一个重要环节，在完成结构功能的前提下，需要尽可能减小材料的使用量以降低成本。

这个案例将钢梁的截面形状作为设计参数，优化目标是最小化梁的总重量。

遗传算法的主要运作过程包括初始化种群、选择、交叉和变异。

在这个案例中，初始化种群时，可以采用随机产生具有不同截面形状的梁，从而形成初始的设计参数集合。

而在选择环节，使用先进精英选择策略，即选择适应度最高的个体作为下一代父代。

交叉和变异操作则可以通过调整梁的截面形状来生成新的设计方案。

通过不断迭代优化，最终找到最优的梁截面形状参数，达到减小梁总重量的目标。

在实际应用中，通过编程软件将这个优化问题转化为遗传算法求解问题，通过计算机的高效计算能力可以快速找到最优的设计方案。

这种方法在很多设计优化任务中都有广泛的应用，不仅能够提高设计效率，还能降低成本，优化工程性能。

二、电路板布线优化案例电路板布线优化是电子工程设计中的重要环节。

电路板上的导线布线直接影响设备的性能，因此需要找到一种布线方式，以最小化电路板上导线的总长度。

在这个案例中，遗传算法被用来求解电路板布线优化问题。

首先，将电路板的空间进行离散化，将电路板上的每个点作为一个节点，通过节点之间的连线来表示导线的布线。

然后，将每个节点和连线作为个体来表示，并将这些个体组成种群。

优化目标是最小化布线解的总长度。

通过遗传算法的选择、交叉和变异操作，可以不断地生成新的布线解，同时避免了进入局部极值的情况。

通过不断迭代和进化，经过若干代的优化，最终可以找到最优的布线方式。

这种基于遗传算法的电路板布线优化方法，在实际应用中具有很高的效率和可行性。

浅析轻钢结构实腹式檩条间拉条设计

浅析轻钢结构实腹式檩条间拉条设计作者：夏一云来源：《中国科技纵横》2014年第03期【摘要】轻钢结构是今后大型厂房和公共建筑发展的主要方向。

目前，通常情况下轻钢结构建筑的柱距在6.0m到9.0m之间时，使用Z型檩条或C型檩条的形式，均能满足建筑要求。

但在经济成本更低的情况下，如何提高结构的稳定性还是有很大的操作空间。

笔者总结了在同等条件下，拉条的设置形式对结构的受力和经济性的影响。

【关键词】轻钢结构檩条拉条撑杆1 轻钢结构的特点1.1 自重轻轻钢结构构件多为薄壁型钢，自重很轻，特别是围护系统，压型钢板加保温层等围护系统重量仅为钢筋混凝土结构的8%左右，结构本身负荷少，地震作用小，可以减少地基和基础费用，特别适合旧房加层，几乎不增加荷载。

1.2 力学性能好强度高，力学性能好，特别适合大跨度结构。

从梁高跨比来看，钢筋混凝土结构一般为1：12，钢结构为1：24，差一倍，对轻钢结构就来说差距就更明显了，钢筋混凝土结构要做到30米以上跨度就比较困难，也不经济，而采用轻钢结构就相对简单的多。

1.3 制作和施工周期短，质量易控制轻钢结构构件工厂加工制作，建筑材料是成品或半成品，现场组装。

工厂制作全天候作业，现场施工，施工机械简单机械化程度高，不必支模拆模，构件工厂批量生产，缩短了制作和施工周期。

另外，工厂加工精度高，尺寸误差小，现场多为螺栓连接，质量容易控制。

1.4 造价低，综合指标好轻钢结构能快速发展的一个重要原因就是用材省，成本低，与传统钢筋混凝土结构相比，工效提高1/4～1/3，加上后期围护费用，也比钢筋混凝土结构有经济优势。

1.5 绿色环保钢材是绿色环保材料，施工中可避免混凝土湿作业造成的环境噪声污染，有害气体排放减少，而且可以拆卸回收再利用，符合节能环保的要求。

轻钢结构围护系统的承重构件一般由C型檩条、Z型檩条承担，檩条设计的合理与否直接影响围护系统的造价。

2 轻钢结构围护系统设计2.1 屋面檩条设计常用檩条型号：（1）C型檩条的特点及适用范围：檩条的截面互换性大，应用普遍，用钢量省，制造和安装方便。

基于遗传算法的钢框架—BRB_结构优化

第 40 卷第 2 期2024 年4 月结构工程师Structural Engineers Vol. 40 ， No. 2Apr. 2024基于遗传算法的钢框架—BRB结构优化石依慧*朱杰江（上海大学土木工程系，上海 200072）摘要将钢框架—BRB结构优化设计分为小震优化阶段和大震调整阶段。

小震优化阶段以造价最低为优化目标，引入拓扑变量来表示BRB的布设位置，将BRB的位置、等效截面面积和框架的截面作为设计变量，在同时满足梁柱构件的强度和稳定性约束、BRB不屈服约束及层间位移约束的前提下，通过遗传算法对钢框架—BRB结构进行整体优化；大震调整阶段对不符合大震层间位移约束的结构采用准则法调整构件截面。

进行了较为全面的钢框架—BRB结构优化设计，在满足规范要求的前提下大幅降低结构造价，提高了结构的经济性。

关键词钢框架—BRB结构，屈曲约束支撑布设优化，截面尺寸优化，遗传算法，大震优化Optimization of Steel Frame-BRB Structure Based onGenetic AlgorithmSHI　Yihui*ZHU　Jiejiang（Department of Civil Engineering，Shanghai University， Shanghai 200072， China）Abstract The optimization design of steel frame-BRB structures is divided into two stages： the small seismic optimization stage and the large seismic adjustment stage. In the small seismic optimization stage，the objective is to minimize the cost，topological variables are used to represent the deployment positions of Buckling-Restrained Braces （BRBs）. The positions of BRBs，equivalent cross-sectional areas，and frame sections are used as design variables. Genetic algorithm is adopted to optimize the steel frame—BRB structure， while meeting the strength and stability constraints of the beam and column members， the BRB-non-yield constraint and the interlayer drift constraint； In the large seismic adjustment stage， the criterion method is used to adjust the components section of the structure which doesn’t meet the interlayer drift constraint under the large earthquake. This paper presents a comprehensive optimization design for steel frame-BRB structures，which greatly reduces the structural cost，and improves the economics of the structure while meeting the requirements of the code.Keywords steel frame-BRB structure，optimization of buckling-restrained brace layout，section dimension optimization， genetic algorithm， large earthquake optimization0 引言近年来，国家大力推广钢结构和装配式建筑。

基于遗传算法的轻钢结构檩条优化设计

卜一檩条跨度，Ｉ；ｎ
ｗ — — 檩条的总重量，ｋＮ。
１
ｙ
式（）２为檩条的强度条件，式（）３为檩条正常使用极限状态的限制条件，式（）９为工程中檩条尺寸限制条件，４～（）
图２檩条截面力系图
如图２。
２０，在常见荷栽和柱距条件下，采用遗传算法对简支檩条的截面进行了优化设计，并对新规０２程中檩条的用钢量进行了分析比较。
关键词：冷弯薄壁型钢；檩条截面优化；遗传算法
中图分类号：Ｔ９．；０２Ｕ３２５２４文献标识码：Ｂ
１优化模型
优化模型见图１。
ｇ（８）＝１３０≤ ０ — ２ｇ（）＝２８９０≤ ０ｇ１）＝３３≤ ０ｏ（
—
—
—
—
：
ｘ
ｇｌｚ１）＝一（（３—２）≤ ０
ｆ
式中
ｐ —— 钢材密度，ｋｍＮ／；
２００６年第４期
煤炭工程
计算模型见表１。
跨度ｚｍ，布置一根拉条位于ｚ２ ≤６／，跨中弯矩Ｍ＝
ｑＺ３／２；
２遗传算法计算步骤２１遗传算法编码．
用二进制编码串表示檩条决策变量，檩条长度、宽度，其中％为方向和厚度的编码分别如表２、表３。
式中
文章编号：１７ — ９９２０）４０１ —４６１０５（０６０ —０６０

改进的免疫遗传算法在桁架结构优化设计中的应用

度必需的量。
收稿日期：０５— ９— ７２０００基金项目：国家自然科学基金资助项目（０７０５。１３７１）
作者简介：刘明辉（９Ｏ），江密山县人，１８一男黑龙西北工业大学航空学院硕士生，研究方向为优化设计方法。主要
维普资讯
１免疫遗传算法的构造
免疫系统具有自我调节能力，以及基于抗体浓度的产生和维持多样性抗体的能力，与遗传算法（Ａ相结合，Ｇ）可以增加种群中个体的多样性，避免算法收敛到局部最优，同时又使进化计算的收敛速度得到提高。因此，将二者的优点结合起来，就形成了免疫遗传算法。将其应用于优化问题中，对于ＧＡ高难问题，尤其是像ＴｐＰｃｉ等大规模Ｎｓ、ａｋｇｎＰ问题，这种算法能达到收敛快、效率高的效果。Ｊ
［文章编号］６３２４（０６０ — ０２０１７ — ９４２０）１０４－６
改进的免疫遗传算法在桁架结构优化设计中的应用
刘明辉，李为吉
（北工业大学航空学院，陕西西安７０７）西１０２
［摘
要］从免疫系统原理出发，结合遗传算法提出了一种基于二次选择的免疫遗传算法的
［中图分类号］Ｔ３１６Ｐ０．
一
［文献标识码］Ａ
直以来。人们就对生物界有着浓厚的兴趣，并不断的从生物系统的结构功能及其调节机制中获得
灵感。例如，大脑的神经网络，基于大脑神经网络原理开发的神经网络具有良好的非线性映射和学习能力，已经广泛的应用机器人、模式识别等领域。进化算法则是模仿了生物体的生存演化，广为应用的遗传算法更是这方面应用的典型。近年来，生物的免疫系统又成为一个新兴的生物信息研究课题。研究

基于遗传算法的建筑结构优化设计研究

基于遗传算法的建筑结构优化设计研究引言：建筑结构设计是建筑学中的重要环节，其目的是在满足建筑功能和安全要求的前提下，使建筑结构具有良好的经济性和可行性。

传统的建筑结构设计方法往往依赖于设计师的经验和直觉，存在效率低下和设计结果不尽如人意的问题。

而基于遗传算法的建筑结构优化设计方法，通过模拟进化过程，能够在设计空间中搜索到最优解，提高设计效率和设计质量。

一、遗传算法的基本原理遗传算法是一种模拟自然界进化过程的优化算法，它基于遗传和进化的原理，通过模拟个体的遗传、交叉和变异等操作，逐步优化解空间中的解。

遗传算法的基本步骤包括初始化种群、适应度评价、选择、交叉和变异等。

二、遗传算法在建筑结构优化设计中的应用1. 结构拓扑优化设计结构拓扑优化设计是指在给定的设计空间中，通过调整结构的拓扑形态，使结构在满足约束条件的前提下，具有较低的重量和较高的刚度。

遗传算法可以通过调整结构的连接方式、杆件的位置和截面等参数，实现结构拓扑的优化设计。

2. 结构参数优化设计结构参数优化设计是指在给定的结构拓扑形态下，通过调整结构的参数，使结构在满足约束条件的前提下，具有最佳的性能。

遗传算法可以通过调整结构的截面尺寸、材料性能和支座位置等参数，实现结构参数的优化设计。

3. 多目标优化设计建筑结构设计往往涉及多个冲突的目标，如结构的重量和刚度、成本和可靠性等。

遗传算法可以通过引入多目标优化算法，将多个目标函数进行加权组合或采用多目标优化算法，得到一组最优解，供设计师选择。

三、基于遗传算法的建筑结构优化设计实例以某跨度为50m的钢桁架结构为例，通过遗传算法进行结构优化设计。

首先，通过遗传算法生成初始种群，然后通过适应度评价函数对每个个体进行评价，得到适应度值。

接着，根据适应度值进行选择操作，选择适应度较高的个体作为父代。

然后，通过交叉和变异操作，生成新的个体。

最后，对新生成的个体进行适应度评价，得到新的适应度值。

重复以上步骤，直到达到预定的终止条件。

轻型钢结构房屋檩条的合理设计

轻型钢结构房屋檩条的合理设计摘要:本文就轻型钢结构房屋檩条的选材、布置、计算等方面探讨其经济性、合理性。

关键词: 轻型钢结构房檩条设计引言90年初，轻型钢结构房屋开始得到应用。

其中以门式刚架为代表的轻钢结构应用最为广泛，这种结构主要由主刚架体系、檩条和支撑体系、围护体系三大体系构成。

在这三大体系中屋面檩条体系、围护体系都要大量使用檩条，用钢量占到工程总用钢量30~40%，所以檩条设计的合理，可以有效的降低工程造价，节约成本。

1.选材简支、小跨度的檩条宜选用Q235 等级的钢材；连续或大跨度的檩条宜选用Q345 等级的钢材。

一般情况下,当由强度控制设计时宜用Q345 级钢材，充分利用其屈服强度高的优势。

当由刚度控制设计时宜用Q235 级钢材，在同等用钢量的情况下利用其价格优势。

当由稳定控制设计时，可根据具体情况选择Q345 或Q235 级钢材。

2.檩条间距和跨度的布置檩条的设计首先应考虑天窗、通风屋脊、采光带、屋面材料、及檩条供货规格的影响，以确定檩条间距，并根据主刚架的间距确定檩条的跨度。

确定最优的檩条跨度和间距是一个复杂的问题。

随着跨度的增大，主刚架及檩条的用量势必加大。

但主刚架榀数的减少可以降低用钢量，檩条间距的加大也可以减少檩条的用量。

厚度更大的檩条也可以降低单位用钢量的价格。

但是檩条跨度的加大，支撑用量也相应增多。

所有这些因素需要综合考虑。

我国这方面内容的研究相对较少，英国对90米长的建筑作过系统的研究，结果显示，对于跨度超过20米的框架，7.5米的框架间距是最优的；对于跨度小于20米的框架，4.5米的框架是最优的。

3.选型檩条和墙梁主要选用Z型或C型冷弯薄壁型钢，一般情况下除兼作窗框门框因建筑需要采用C型墙梁外，其余情况宜优先考虑采用Z型构件，将此两种型式构件作比较可得出如下结论:C型构件的剪心与形心有偏心,而Z型构件的剪心与形心重合(如图a示)因此在重力荷载作用下Z型构件的倾覆力矩要大于C型构件;这两种规格檁条在用钢量一样的情况下，绕平行于屋面的轴，Z型檩条截面特性略大于C型檁条；绕垂直于屋面的轴，在不利一侧Z型檩条截面特性也略大于C型檁条。

《基于改进量子遗传算法的多目标轧制规程优化》

《基于改进量子遗传算法的多目标轧制规程优化》篇一一、引言随着工业自动化和智能化的快速发展，轧制工艺的优化已成为提高金属材料生产效率和产品质量的关键环节。

多目标轧制规程优化问题是一个复杂的非线性、多约束的优化问题，涉及到多个目标函数的权衡和多个约束条件的满足。

传统的优化算法往往难以在保证解的可行性的同时，达到较高的优化效果。

因此，研究基于改进量子遗传算法的多目标轧制规程优化，对于提高金属材料生产的效率和产品质量具有重要意义。

二、量子遗传算法的概述量子遗传算法是一种结合了量子计算和遗传算法的优化算法。

它通过模拟量子计算中的量子比特和量子门操作，实现对解空间的快速搜索和优化。

相比于传统的遗传算法，量子遗传算法具有更高的搜索速度和更好的全局搜索能力，能够更好地解决复杂的优化问题。

三、多目标轧制规程优化问题的描述多目标轧制规程优化问题涉及到多个目标函数的权衡和多个约束条件的满足。

这些目标函数包括轧制力、轧制时间、产品尺寸精度、表面质量等。

约束条件包括设备能力、材料性能、工艺参数范围等。

因此，多目标轧制规程优化问题是一个复杂的非线性、多约束的优化问题。

四、基于改进量子遗传算法的多目标轧制规程优化针对多目标轧制规程优化问题，本文提出了一种基于改进量子遗传算法的优化方法。

该方法通过引入量子比特和量子门操作，实现对解空间的快速搜索和优化。

同时，为了更好地解决多目标优化问题，采用了多目标优化技术，将多个目标函数进行综合考虑，并采用帕累托最优解的概念，得到一组非支配解。

此外，还引入了约束处理技术，对约束条件进行处理，保证解的可行性。

在具体实现上，首先对问题进行数学建模，将多目标轧制规程优化问题转化为一个数学优化问题。

然后，利用改进的量子遗传算法进行求解。

在算法中，通过量子比特和量子门操作，实现对解空间的快速搜索和优化。

同时，采用多目标优化技术和约束处理技术，得到一组满足约束条件的非支配解。

最后，通过对非支配解进行分析和评估，得到最优的轧制规程。

光伏跟踪支架檩条结构高刚性轻量化设计

计的文献则少之又少,究其原因,檩条结构可优化
的空间小,相关设计手册
[
１０]
可参考的设计形式也
很单一.
轻量化设计中最为有效的手段,能有效地提高材
[
１１]
提出的变密度法理
论简单明了,在 BENDSOE 等 [１２]证实该方法所具
有的中间密度单元在物理意义上的存在性后,程
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０引言
展可再生能源势不可挡. 太阳能是最清洁的能
在“双碳”目标的历史与现实背景下,大力发
源,在光热和光伏发电过程中,应用太阳能跟踪支
架系统 [１]能最优化太阳光使用,保证光伏组件发
收稿日期:
[ ]
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BELYTSCHKO等１５和 WANG 等１６构造了水
平集演化所需要的速度场,结合敏度分析技术和
[ ]
水平集方法,进行了拓扑优化设计研究,
LI等１７
运用该方法对单块光伏板支撑结构进行了优化设
计.程自然等 [１８]基于渐进结构优化方法,对碟式
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l,２０１５,４１(
３):
３３８１
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３３８９．
(编辑袁兴玲)
作者简介:周后明,男,
１９７０年生,博士研究生导师. 研究方向为

基于遗传算法和准则法的高层建筑结构优化设计研究共3篇

基于遗传算法和准则法的高层建筑结构优化设计研究共3篇基于遗传算法和准则法的高层建筑结构优化设计研究1基于遗传算法和准则法的高层建筑结构优化设计研究随着我国经济的发展和城市化进程的加速，高层建筑的建设已经成为城市发展的必然趋势。

如何在保证建筑结构安全前提下，提高建筑的预制化和节能率，是高层建筑结构优化设计的重要方向和挑战。

本文在广泛调研和分析高层建筑结构设计现状的基础上，提出基于遗传算法和准则法的高层建筑结构优化设计研究方法，并对其进行实验验证。

一、高层建筑结构设计的现状目前国内高层建筑结构设计中，一些经典的模型和方法被广泛采用，如框架结构、筒体结构、双曲面拱结构等。

其中，框架结构具有设计简单，施工方便，适用范围广等优点；筒体结构由于空间大，结构性能优秀，节能效果好，同时也非常适合于钢筋混凝土结构的预制化构造等特点而得到了广泛的应用；双曲面拱结构则具有施工难度低，支撑面积小，抗震性好等优势，并且家具造型美观。

然而，以上这些模型和方法存在着很多的问题。

首先，传统的结构设计方法常常受到人工经验和局限性的制约，设计结果很难充分发挥材料及构造的优势。

其次，构造体系的运用过于依赖设计师的经验和感性概念，效率较低；并且，由于建筑结构耐久性问题、抗震问题以及建筑物的节能问题等，建筑结构改良及优化的需求日益明显。

二、基于遗传算法和准则法的高层建筑结构优化设计方法遗传算法作为一种基于自然选择和遗传机制的优化方法，其优点在于可以有效地避免局部最优解，进而实现全局最优。

而准则法则可以创造性地转化问题，使得问题能够在被设计者理解的约束条件下，更加准确、完整地表达。

在综合设定好优化目标的基础上，结合遗传算法和准则法，可以有效地提高建筑结构的完整性和优先级，实现更优化设计方案的生成。

三、高层建筑结构优化设计实验验证为了验证基于遗传算法和准则法的高层建筑结构优化设计方法的有效性，我们以高层建筑的空间布置、结构最优化设计等问题为例进行了实验。

轻钢结构中Z型连续檩条的应用问题

轻钢结构中Z型连续檩条的应用问题摘要：本文简要介绍当今正蓬勃发展的轻钢结构中Z型连续檩条的应用问题。

关键词：Z型檩条嵌套搭接搭接长度连续檩条纵向传力系杆一、檩条的截面形式：轻钢结构中，檩条所占结构用钢量约为1/5~1/3。

檩条选型和计算模式的确定对其用钢量有很大影响。

为节省用钢量，又便于制作和安装，通常采用冷弯薄壁型钢，其板厚在1.5~3㎜之间，冷弯薄壁型钢最常用的有Z型、C型两种，当檩条跨度大于10m时，可以考虑选用格构式檩条，或采用高频焊接H型钢檩条。

二、连续檩条的结构型式和受力性能：檩条是作为受弯构件承受屋盖板传来的荷载，檩条的结构型式主要有三种：其一是简支梁模式，可选用C型截面构件，简支檩条构造简单安装方便，但其刚度差，内力大，不经济；其二是连续梁模式，连续檩条因其内力小，挠度小具有明显经济效益，日益被工程界广泛接受，但其受力模式比简支檩条复杂得多，由于连续檩条的承载能力大，还可考虑兼做纵向传力的系杆，可大大节省用钢量，当兼做纵向传力的系杆时，此檩条应按压弯构件计算；其三是多跨静定梁模式，可选用C型截面构件也可选用Z型截面构件或高频焊接H型钢，此模式中悬挑部分的荷载可减轻跨中的内力和挠度而使用钢量节省。

近几年在各大工程中应用比较广泛的为第二种模式。

为方便制作、运输、安装，连续梁模式的檩条适合于做成嵌套搭接模式，连续梁在支座处弯矩大于跨中弯矩，而支座处嵌套搭接具有双檩条的承载能力，使得材料得以充分运用。

Z型截面是广泛运用于屋盖檩条的一种型式。

Z型檩条通常做成上下翼缘不等宽的形式，其宽度差值以5～6㎜为宜，便于施工安装时嵌套连接，一般国内企业设计檩条的搭接长度通常统一取为跨度的10%。

这个搭接长度可满足构成连续檩条的基本条件，在进行计算内力时，通常按多跨等截面连续梁计算，极限承载力由支座处的最大弯矩控制。

由嵌套搭接而成的连续檩条，在受力时会有一定的嵌套松动，其嵌套搭接刚度取决于：1.搭接长度：试验表明嵌套搭接刚度随搭接长度增加而增加，当搭接长度达到跨度的10%时，再增加搭接长度，其刚度增加的效果就不很明显，再考虑搭接端头处弯矩不宜大于跨中弯矩，故一般中间跨的檩条，搭接长度为跨度的10%较为经济合理。

遗传算法在钢桁架形状优化设计中的应用

遗传算法在钢桁架形状优化设计中的应用摘要：本文介绍了遗传算法在钢桁架形状优化中的应用步骤，以杆件截面规格和节点坐标为设计变量，使钢桁架重量最轻。

算例表明，遗传算法在钢桁架的形状优化中可以取得很好的效果。

关键词：钢桁架;形状优化;遗传算法1引言目前，钢桁架软件设计中应用较多的是满应力准则法，较少考虑多工况，多约束的情况，且主要是局限于对截面尺寸进行优化，更高层次的形状优化尚处于探索阶段。

与截面优化相比，形状优化更为复杂，是结构优化问题的难点之一，特别是离散的形状优化问题，设计变量是不同性态、量纲的连续/离散混合变量，使优化问题出现收敛困难。

遗传算法的最大特点就是无需目标函数的导数信息，能克服局部极限的缺陷，保障以较大概率获得全局最优解，对于存在多个不同量纲的设计变量问题，遗传算法可通过编码技术进行有效处理。

2钢桁架形状优化模型2.1目标函数的选取钢桁架形状优化的目标就是使钢桁架耗钢量最小，重量最轻：（1）式中X=[A1,A2,…,AM,O1,O2,…,Oi,…,ONc]为结构的设计变量；Ae 为杆件e的截面积，Oi为节点i的坐标；M为杆件截面设计变量总数，Nc 为节点设计变量总数；ρe为杆件e的材料密度。

2.2约束函数约束函数主要考虑与结构形状有关的边界约束、杆件应力约束、节点位移约束。

边界约束：Xi≤Xi≤Xii=1,2,…,Nc（2）式中Xi、Xi分别为节点坐标上下限值。

杆件应力约束：gjl(X)=σe-[σe]≤0j=1,2,…,NJl=1,2,…,NL（3）式中σe、[σe]分别为杆件e的实际应力值和极限应力值，NJ为应力约束总数，NL为荷载工况总数。

节点位移约束：hkl(X)=di-[di]≤0k=1,2,…，Nkl=1,2,…,NL（4）式中di和[di]分别为节点i的实际位移值和极限位移值，NK为位移约束总数。

3钢桁架形状优化算法3.1确定设计变量（个体的表现形）及其各种约束条件。

3.2建立优化模型，即确定出目标函数的类型及其数学描述形式或量化方法。