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《基于粒子群算法和近似模型的結(jié)構(gòu)多目標(biāo)優(yōu)化研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文基于粒子群算法和近似模型的結(jié)構(gòu)多目標(biāo)優(yōu)化研究碩士研究生：夏昊學(xué)號(hào)：1120109184導(dǎo)師：王德禹教授申請(qǐng)學(xué)位：工學(xué)碩士學(xué)科：船舶與海洋工程所在單位：船舶海洋與建筑工程學(xué)院答辯日期：2015年1月授予學(xué)位單位：上海交通大學(xué)DissertationSubmittedtoShanghaiJiaoTongUniversityfortheDegreeofMasterStudyonStructuralMulti-ObjectiveOptimizationBasedonParticleSwarmOptimizationandAppr
2、oximationModelCandidate：XiaHaoStudentID:1120109184Supervisor：Prof.WangDeyuAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpeciality：NavalArchitecture&OceanEngineeringSchoolofNavalArchitecture,Ocean&Affiliation：CivilEngineeringDateofDefence：January,2015Degree-Conferring-Institut
3、ion：ShanghaiJiaoTongUniversity上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文基于粒子群算法和近似模型的結(jié)構(gòu)多目標(biāo)優(yōu)化研究摘要結(jié)構(gòu)優(yōu)化是結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的重要方面。以大型的實(shí)際工程結(jié)構(gòu)系統(tǒng)為例，質(zhì)量輕量化要求苛刻、靜動(dòng)力學(xué)條件復(fù)雜、高性能要求指標(biāo)眾多，使得開(kāi)展結(jié)構(gòu)優(yōu)化方面的研究與應(yīng)用變得日益迫切。在結(jié)構(gòu)優(yōu)化過(guò)程中，一方面需要尋求有良好搜索能力的優(yōu)化算法，并采取合理的策略來(lái)處理復(fù)雜結(jié)構(gòu)優(yōu)化過(guò)程中的各種問(wèn)題，以有效的尋求結(jié)構(gòu)優(yōu)化問(wèn)題的最優(yōu)解；另一方面需要在結(jié)構(gòu)優(yōu)化過(guò)程中構(gòu)造近似模型，利用近似模型來(lái)預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)響應(yīng)，代替耗時(shí)長(zhǎng)的有限元分析，簡(jiǎn)化優(yōu)化過(guò)程并降
4、低優(yōu)化時(shí)間成本。本文首先提出了多目標(biāo)粒子群算法，其以標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法為基礎(chǔ)，采用慣性權(quán)重遞減策略，對(duì)違反約束的粒子給予不同的懲罰，并在算法后期引入變異算子，增強(qiáng)種群的多樣性，使算法更好地進(jìn)行全局尋優(yōu)。本文總結(jié)了常用的近似模型技術(shù)，重點(diǎn)闡述了支持向量機(jī)的理論基礎(chǔ)并研究了建立支持向量機(jī)近似模型的方法，提出了基于多目標(biāo)粒子群算法和支持向量機(jī)的組合優(yōu)化方法。本文接下來(lái)建立了衛(wèi)星結(jié)構(gòu)多目標(biāo)優(yōu)化模型，以結(jié)構(gòu)質(zhì)量和動(dòng)力響應(yīng)為目標(biāo)，結(jié)合多目標(biāo)粒子群算法，在Matlab平臺(tái)對(duì)衛(wèi)星進(jìn)行結(jié)構(gòu)優(yōu)化；比較粒子群算法和遺傳算法的優(yōu)化結(jié)果，分析近似模型與有限元計(jì)算在最優(yōu)解處的
5、值；分析多目標(biāo)粒子群算法與支持向量機(jī)組合優(yōu)化方法的優(yōu)化效率。最后，本文針對(duì)某船舶液艙結(jié)構(gòu)建立了多目標(biāo)優(yōu)化模型，根據(jù)晃蕩載荷規(guī)范，考慮不同加載位置和裝載率，確定十六個(gè)計(jì)算工況；以結(jié)構(gòu)質(zhì)量和鋼材總價(jià)為目標(biāo)，結(jié)合多目標(biāo)粒子群算法，在Matlab平臺(tái)對(duì)船舶艙段進(jìn)行結(jié)構(gòu)優(yōu)化。通過(guò)對(duì)衛(wèi)星結(jié)構(gòu)和船舶艙段結(jié)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計(jì)，表明多目標(biāo)粒子群算法是一種高效的結(jié)構(gòu)優(yōu)化算法，同時(shí)結(jié)合支持向量機(jī)技術(shù)不僅能顯著提高優(yōu)化效率，而且計(jì)算精度良好，為大型復(fù)雜工程結(jié)構(gòu)的優(yōu)化問(wèn)題提供了一種有效的解決思路和方法。關(guān)鍵詞：粒子群算法，近似模型，支持向量機(jī)，多目標(biāo)優(yōu)化I上海交通大學(xué)碩士學(xué)位
6、論文AStudyonStructuralMulti-ObjectiveOptimizationBasedonParticleSwarmOptimizationandApproximationModelAbstractStructuraloptimizationisanimportantfieldofstructuraldesign.Forlarge-scaleengineeringstructure,thedemandingoflighteningtheweight,thecomplexstaticanddynamicconditionsand
7、numeroushighperformanceindexes,makingiturgenttocarryouttheresearchandapplicationofstructuraloptimization.Throughstructuraloptimization,ontheonehand,itneedstofindanoptimizationalgorithmwithgoodsearchingcapability,whichcantakereasonablestrategytodealwithcomplexproblemsinthepro
8、cessofstructuraloptimization,effectivelyseekingtheoptimalsolutions.Ontheoth
