广东省自然科学基金(06104655)
- 作品数：3 被引量：18H指数：2
- 相关作者：李丽娟刘锋杨笑梅车伟娴黄志斌更多>>
- 相关机构：广东工业大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广东省自然科学基金更多>>
- 相关领域：建筑科学更多>>
- 基于群智能的群搜索算法及其在离散变量设计中的应用
- 在介绍群搜索优化算法基本原理的基础上,给出了该算法用于结构离散变量优化设计时的实现方法,采用群搜索优化算法分别对平面和空间桁架结构进行了离散变量的截面优化设计,并与标准的粒子群算法及其改进算法的计算结果进行了比较,计算结...
- 李丽娟徐小通刘锋
- 关键词：离散变量桁架结构收敛速度
- 文献传递
- 桁架结构优化设计的群智能算法
- 在介绍基于群智能的群搜索优化算法(GSO)基本原理的基础上,给出了该算法用于结构优化设计的实现方法。采用 GSO 优化算法分别对平面和空间桁架结构进行了连续变量的截面优化设计,并与粒子群(PSO)及其改进算法(PSOPC...
- 徐小通李丽娟刘锋
- 关键词：结构优化收敛速度
- 文献传递
- 半刚性连接网壳结构的有限元分析被引量：9
- 2008年
- 建立了半刚性连接网壳结构的有限元模型,推导了考虑节点柔性的三维梁单元刚度矩阵,并对单元的固端力做了修正.在此基础上编写了相应的用户子程序UEL,该程序可以对半刚性连接的网壳结构进行节点位移和杆件内力的计算分析.算例验证了本文所提出的模型及所编程序的正确性,最后分别对单层和双层网壳结构进行了半刚性节点分析,通过计算得到了一些有益于指导网壳工程设计的重要结论.
- 李丽娟车伟娴杨笑梅刘锋
- 关键词：网壳结构半刚性连接有限元模型静力分析
- 改进的群搜索优化算法及其应用被引量：2
- 2010年
- 群搜索(GSO)算法是一种新的群智能优化算法,适用于结构优化设计.本文通过对GSO算法进行改进,简化了算法的计算过程,提高了优化性能.对算法的改进主要有二个方面:一是采用随机搜索,放弃了按角度搜索的方式;二是在生成个体新位置时,增加了一个随迭代次数递减的控制变量——分量变异概率,用于限制允许变异的维的数量.通过对经典桁架算例的优化以及与标准GSO算法的计算结果比较,可以看出改进后的群搜索优化算法(SGSO)具有更好的收敛速度和收敛精度,SGSO算法的结构比GSO算法更简单、易于实现并且计算用时更少.
- 李丽娟张雯雰徐小通刘锋
- 关键词：结构优化收敛速度
- 一种启发式粒子群优化算法(HPSO)及其在结构优化设计中的应用被引量：7
- 2008年
- 在介绍了标准的粒子群优化算法(PSO)及被动群集的粒子群优化算法(PSOPC)的基础上,指出了两者使用"回飞技术"(fly-back mechanism)方法处理约束条件的不足之处,在基于"和谐搜索"算法(harmony search)产生新解的思想基础上,提出了一种新的启发式粒子群优化算法(HPSO),该算法可以明显提高离子群算法的收敛速度和稳定性.应用PSO、PSOPC及所提出的HPSO三种算法分别对两个桁架结构进行了截面优化设计,并对算法的收敛性和稳定性进行了分析.结果表明,本文提出的启发式粒子群优化算法(HPSO)可以有效地搜索到最优解,并且比PSO和PSOPC两种算法拥有更高的收敛速度和稳定性,尤其在迭代计算的初期,收敛效果非常明显.
- 刘锋黄志斌李丽娟吴青华
- 关键词：粒子群优化算法收敛速度桁架结构优化
