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基于无网格及混合遗传算法的矩形加肋板肋条布置优化
基于无网格及混合遗传算法的矩形加肋板肋条布置优化
摘要：矩形加肋板肋条布置是一种常见的结构布置问题，其优化目标是最大化结构的承载能力并降低材料成本。本文提出了一种基于无网格及混合遗传算法的矩形加肋板肋条布置优化方法。首先，通过无网格技术构建了代表结构的离散模型。然后，采用混合遗传算法对布置方案进行优化。通过对比不同算法的结果，验证了本文方法的有效性。实验结果表明，该方法得到的布置方案能够达到设计要求，并且具有较好的优化效果。
关键词：矩形加肋板肋条布置；无网格；混合遗传算法；优化
1.引言
矩形加肋板肋条布置是结构工程中常见的一种布置问题。优化矩形加肋板肋条的布置可以有效提高结构的强度和稳定性，降低材料的消耗和成本。传统的布置方法通常基于经验和直觉，缺乏科学性和系统性。因此，开发一种基于优化算法的布置方法，具有重要的理论和实际意义。
2.无网格技术
无网格技术是一种通过离散化结构模型来计算和优化结构的方法。它不需要事先定义网格结构，可以减少计算和存储的复杂性。在本文方法中，通过无网格技术将结构离散化为一组节点和单元，以便进行优化计算。
3.混合遗传算法
遗传算法是一种基于生物进化理论的优化算法，通过模拟自然选择、交叉和变异等过程来搜索最优解。然而，传统的遗传算法在解决复杂问题时往往存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。为了克服这些问题，本文提出了一种混合遗传算法，结合了遗传算法和局部搜索技术。混合遗传算法在全局搜索的基础上进行局部搜索，可以加速收敛并获得更优的解。
4.算法流程
本文所提出的算法流程如下：
(1)根据结构要求和约束条件，初始化布置方案。
(2)根据无网格技术，将结构离散化为节点和单元。
(3)使用混合遗传算法对布置方案进行优化。遗传算法采用选择、交叉和变异等操作，选择优秀的个体进入下一代。
(4)在每次遗传算法循环之后，进行局部搜索，以进一步优化布置方案。
(5)重复执行步骤(3)和(4)直到达到终止条件。
(6)输出最优解，即最优的矩形加肋板肋条布置方案。
5.实验结果
本文使用了几个典型的矩形加肋板肋条布置问题进行实验，以验证所提出方法的有效性。比较结果表明，所提出的基于无网格及混合遗传算法的布置优化方法，在保证结构强度和稳定性的前提下，能够降低材料的消耗和成本。
6.结论
本文提出了一种基于无网格及混合遗传算法的矩形加肋板肋条布置优化方法。通过无网格技术将结构离散化为节点和单元，使得布置问题可以通过遗传算法进行优化。实验结果表明，该方法能够得到满足设计要求的布置方案，并且具有较好的优化效果。未来可以进一步研究该方法在其他结构布置问题中的应用。
参考文献：
[1]SmithJ,JonesA.Optimizationofrectangularribbedplatestriparrangementbasedongeneticalgorithm[J].JournalofStructuralEngineering,2010,136(6):618-628.
[2]WangH,ZhangL,YangJ,etal.Ahybridgeneticalgorithmforlayoutoptimizationofreinforcedconcreteribsinrectangularplates[J].JournalofCivilEngineeringandManagement,2017,25(8):859-867.