基于改进QPSO算法的钢管砼框架结构设计优化

摘要

钢管砼结构具有诸多优点，且能够适应当代建筑向着大跨、高耸、重载等方向发展的需要，逐渐成为高层建筑、大跨度结构、地下结构的主要结构形式之一，具有十分广阔的发展前景，得到了国内外学者的广泛认可。然而目前针对钢管砼结构的研究多聚焦于理论计算和材料的基本性能等方面，对于其结构设计优化方面的例子并不常见，为了能够适应节能省地型建筑的要求，同时避免材料等的浪费，采取一定措施，对钢管混凝土框架结构设计进行优化是十分有必要的。这使得国内外工程人员致力于寻求合理的优化设计方法，以此来提高此类建筑架构的经济效益。
　　本文针对钢管砼框架，采用固体力学中的弹塑性理论对其进行计算分析，其中，截面模量选用组合剪切和抗弯模量，利用ABAQUS建立有限元分析模型，得到该框架结构在承受压力下较为精确的内力。针对QPSO算法在复杂环境中单个粒子搜索能力较弱的不足，引入ACO算法中的信息素机制，得到改进的量子粒子群优化算法，将新算法应用到钢管砼框架结构的优化中，以经济性最低为目标函数，建立优化模型。使用MATLAB软件编制钢管混凝土构件的优化程序，通过文章选用的实例进行构件、框架体系的优化计算，通过将优化结果与原数据进行内力、经济等方面的对比，可以发现，在构件与框架的极限承载力相差不大，且都满足规范要求的情况下，改进后的QPSO算法适用于钢管混凝土框架结构设计的优化。
　　本文是将群体性智能算法应用到钢管混凝土框架结构的优化设计当中，对此类结构设计的优化和经济的节约具有一定的意义，并为其他类型建筑结构的优化提供了一定参考。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 钢管混凝土结构的发展现状和工程应用

1．1．1 钢管混凝土的特点

1．1．2 钢管混凝土的发展概况

1．1．3 钢管混凝土的工程应用

1．2 结构优化设计概述

1．2．1 结构设计的分类和方法

1．2．2 结构优化设计发展概况

1．2．3 土木工程中结构优化设计现状

1．3 本文主要工作

1．4 本章小结

第2章 改进的量子粒子群算法理论和实现过程

2．1 粒子群算法

2．2 量子粒子群优化算法

2．2．1 量子粒子群算法的基本原理和算法描述

2．2．2 量子粒子群算法的优化流程

2．2．3 量子粒子群算法和粒子群算法的比较

2．2．4 量子粒子群算法的发展概况

2．4 本章小结

第3章 钢管混凝土框架内力有限元分析

3．1 有限元分析的基本理论与意义

3．1．1 有限元基本理论概述

3．1．2 有限元分析的应用和意义

3．2 有限元软件ABAQUS概述

3．3 非线性问题概述

3．4 材料的本构关系

3．4．1 概述

3．4．2 钢管混凝土的本构模型

3．4．3 钢管混凝土组合截面的抗压模量

3．5 框架算例有限元分析

3．5．1 结构模型中的材料属性

3．5．2 单元选取及网格划分

3．5．3 前处理

3．5．4 数据结果

3．6 本章小结

第4章 钢管混凝土构件优化

4．1 MATLAB简介

4．2 钢管混凝土构件的优化

4．2．1 构件优化背景

4．2．2 构件优化参数

4．2．3 构件的优化及结果

4．2．4 优化结果对比

4．3 本章小结

第5章 钢管混凝土框架结构的优化

5．1 概述

5．2 QPSO算法的改进

5．2．1 蚁群算法的引入

5．2．2 基于信息素的QPSO算法改进

5．2．3 改进的QPSO算法的实现

5．3 改进的QPSO算法在钢管混凝土框架中的应用

5．3．1 建立优化模型

5．3．2 建立适应度函数

5．3．3 改进的QPSO算法设计和参数设置

5．4 钢管混凝土框架优化

5．5 结果分析

5．6 本章小结

结论与展望

致谢

参考文献

作者简介

攻读硕士期间的论文