单层悬索结构初始形态优化研究

摘要

本文对鞍形轮辐式单层悬索结构的初始形态进行了优化研究。在悬索结构中，拉索必须保持受拉;结构本身不具备几何刚度，需要找到特定的预应力分布才能维持几何位形;且具有多设计参数、目标函数无法形成显式函数的特点。经过广泛对比，本文选取遗传算法作为主要研究方法。
　　本文对介绍了自适应全局优化概率搜索算法——遗传算法，对遗传算法的基本组成部分进行了详细阐述;针对悬索结构的特点，本文设计了采用改进并行策略和最佳保留策略的遗传算法。为了更高效地使用遗传算法实现结构优化，本文使用MATLAB调用ANSYS进行遗传操作，解决了两种软件信息交换的关键问题，编制了相应程序，并采用十杆平面桁架算例验证了计算流程的可行性。
　　本文建立了采用改进的遗传算法对轮幅式单层索网进行初始形态优化研究的流程，并选择了合适的遗传操作算子。本文建立了索网的简化模型，确定了以最小投资为优化目标，以结构形态、拉索截面和索网初始预应力为优化变量，并对优化变量进行了合理简化，提高优化效率。
　　本文对轮幅式单层索网的初始形态特性进行了研究，根据“共节点的三根索共面”这一原则，设计了此种索网的几何初始位形创建方法，减少了变量数目。另外，本文采用迭代法确定索网初始预应力比例，并编制了相关程序。
　　根据轮辐式单层索网优化流程，本文对多个悬索结构算例进行了优化研究，验证了采用遗传算法对轮幅式单层索网初始形态进行优化的可行性。
　　本文对苏州工业园体育场索网的计算模型和荷载工况进行了合理简化，采用改进的遗传算法对苏州工业园体育场索网进行初始形态优化，并对轮辐式单层索网的特点进行了总结。另外，本文对支座标高流畅变化的模型进行优化，并与原优化结果进行对比，得出索网高差和索网的初始预应力水平对索网用钢量影响较大;支座节点坐标对索网用钢量影响较小的结论。本文指出可以根据建筑美观性确定支座的位置，再将初始预张力基值HC以及预张力调整系数μ作为优化变量，寻找合理的初始预应力水平。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 悬索结构简介

1．1．1 悬索结构的发展历史

1．1．2 悬索结构的特点

1．2 悬索结构的初始形态优化

1．2．1 结构优化方法的发展及研究现状

1．2．2 优化方法

1．2．3 悬索结构的初始形态优化

1．3 工程背景

1．4 本文研究内容

第二章 遗传算法基本原理

2．1 遗传算法的基本思想

2．2 遗传算法的基本组成

2．2．1 遗传算法的基本术语

2．2．2 编码与解码

2．2．3 初始种群

2．2．4 个体适应度评价

2．2．5 选择算子

2．2．6 交叉算子

2．2．7 变异算子

2．2．8 运行终止条件

2．2．9 约束条件的处理方法

2．3 采用改进并行策略和最佳保留策略的遗传算法

2．3．1 基本遗传算法

2．3．2 改进的并行策略

2．3．3 改进的最佳保留策略

2．3．4 采用改进并行策略和最佳保留策略的遗传算法

2．4 遗传算法实现工具

2．4．1 ANSYS和APDL语言

2．4．2 MATLAB与遗传算法工具箱

2．4．3 MATLAB和ANSYS协同工作基础

2．4．4 MATLAB与ANSYS整体优化流程

2．4．5 优化算例——十杆桁架截面优化

2．5 本章小结

第三章 单层悬索结构初始形态优化方法

3．1 优化问题简述

3．2 优化目标及优化变量

3．2．1 优化目标

3．2．2 优化变量

3．3 轮辐式单层索网初始形态特性及创建方法

3．3．1 悬索结构节点平衡分析

3．3．2 轮辐式单层索网环索节点z坐标确定方法

3．3．3 算例验证

3．4 迭代法确定初始平衡态索力比例

3．5 优化流程及优化方法

3．5．1 优化流程

3．5．2 编码方法与初始种群生成

3．5．3 结构荷载

3．5．4 约束条件处理

3．5．5 确定适应度函数

3．5．6 构造惩罚函数

3．5．7 交叉方式及交叉概率

3．5．8 变异方式及变异概率

3．5．9 选择方式及改进的最佳保留策略

3．5．10 子种群隔代交换策略

3．6 算例验证

3．6．1 算例1：平面悬索结构优化问题

3．6．2 算例2：4支座单层索网优化问题

3．6．3 算例3：12支座单层轮辐式索网优化问题

3．6．4 算例4：20支座单层轮辐式索网优化问题

3．6．5 小结

3．7 本章小结

第四章 苏州工业园体育场索网初始形态优化研究

4．1 工程概况

4．1．1 工程简介

4．1．2 拉索材料

4．2 索网计算模型

4．2．1 索网模型简化

4．2．2 索网荷载

4．2．3 荷载组合

4．2．4 荷载简化

4．3 遗传算法优化

4．3．1 分析模型

4．3．2 约束条件

4．3．3 遗传算法优化分析

4．3．4 原始模型对比

4．4 本章小结

第五章 总结与展望

5．1 论文工作内容总结

5．2 展望

致谢

参考文献