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基于樽海鞘群算法的桁架結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計

發(fā)布時間:2024-06-14 23:27
  樽海鞘群算法(salp swarm algorithm,SSA)是于2017年根據(jù)樽海鞘種群覓食的鏈式搜索行為建立的一種仿生優(yōu)化算法.針對標準的SSA算法在計算精度、搜索能力和魯棒性等方面的不足,提出一種考慮樽海梢搜索過程中個體歷史信息的改進SSA算法(ISSA),并通過九個測試函數(shù)驗證了ISSA算法在搜索能力和計算精度方面的可靠性.最后將SSA算法和ISSA算法應(yīng)用于三個帶頻率約束的桁架結(jié)構(gòu)優(yōu)化問題中,計算結(jié)果表明ISSA算法較標準SSA算法在計算精度和穩(wěn)定性上具有明顯的優(yōu)勢.

【文章頁數(shù)】:9 頁

【文章目錄】:
1 SSA介紹及局限性分析
    1.1 SSA算法介紹
    1.2 SSA局限性分析
    1.3 SSA局限性驗證
2 改進的SSA算法
    2.1 改進策略
    2.2 迭代步長分析
    2.3 算例驗證
3 桁架結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計
    3.1 37桿平面桁架
        3.1.1 桁架結(jié)構(gòu)基本參數(shù)
        3.1.2 優(yōu)化問題數(shù)學(xué)模型
        3.1.3 優(yōu)化結(jié)果分析
    3.2 52桿空間桁架
        3.2.1 桁架結(jié)構(gòu)基本參數(shù)
        3.2.2 優(yōu)化問題數(shù)學(xué)模型
        3.2.3 優(yōu)化結(jié)果分析
    3.3 600桿圓頂狀空間桁架
        3.3.1 桁架結(jié)構(gòu)基本參數(shù)
        3.3.2 優(yōu)化問題數(shù)學(xué)模型
        3.3.3 優(yōu)化結(jié)果分析
4 結(jié) 論



本文編號:3994581

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