基于GSO优化算法的框架结构优化设计

摘要

群搜索(GSO)算法是一种新的群智能优化算法,也是一种随机优化算法,适用于结构优化设计,目前在空间结构的优化设计应用中,主要用于铰接结构体系,可以用于连续变量的结构设计,也可用于离散变量的结构优化。基于GSO算法流程,研究了其应用于刚接结构体系的可行性及有效性,编写了框架结构离散变量优化设计相关计算程序,对两个框架结构进行了截面优化计算分析,并用通用有限元软件对其优化结果进行了校核,与已有文献优化结果进行了比较。研究表明：GSO优化算法相对于改进的粒子群算法(HPSO)和其它进化算法都有较好的收敛精度和收敛速度,同时GSO算法较其它算法简单,容易实现,其特殊的搜索模式可以避免大量不必要的结构重分析,节省大量的计算时间,特别适用于复杂工程结构的优化设计及应用。