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文档简介

供参考工程结构优化设计研究进展分析的系统性理论如神经网络算法、遗传算法，进而提出了工程结构优化设计算法的发展方向。可能的设计中寻找最正确的设计进而促进目标的实现，这个寻找最优方法的过程就是最优化将参与工程计算的部分参数以变量的形式出现在方案的设计中，然后再通过数学计算方法完降低将近三成的施工造价。一、现代环境中的工程解耦优化设计化本文中所说的多目标优化是指在进行优化方案的设计过程中所考虑的目标不是单一的，么就必须以截面面积的减小为支撑，所以在进行多目标优化设计过程中实现每一个目标的绝行多目标结构优化，整体策略确定之后在进行单个目标的优化。供参考完整的评估系统，对转化为单目标优化的多目标问题完成最优解的计算；三是评价函数法，一般采用的方法有三种，分贝时加权法、平方法和线性加权法，将多目标综合成为一个总规行组合后将多目标优化设计转化为单目标优化设计的问题。2、拓扑优化拓扑优化就是指在进行结构的刚度优化设计的时候寻找最正确的空间分布形式和最好优方案的挖掘与设计过程中具有积极地作用。相较于形状优化，拓扑优化的优势在于可以在施工的初始阶段找到最正确的施工布局的和认可，在拓扑优化中，拓扑变量主要有两种，分别是连续型变量和离散型变量。供参考点是虽然操作简单但是适用范围比较窄。化方案，这种算法的优势是效率高，但是对于多工况的情况适用性比较弱。3、形状优化形状优化是指以对工程的边界进行调整的方式实现工程造价的降低和施工性能的提升，连续型形状的边界通常用曲线或者曲面来描述，在采用数值法进行优化设计时可以应用用顺序并没有严格的限制。离散型形状优化通常是以节点坐标在几何空间中的变化为基础的，而且对于尺寸和形状是将尺寸和形状优化拆分为两个层次进行优化，并在优化的过程中对两个参数进行交替变化，这种计算方法的优点是得到较大规模的求解问题规模。缺点是对形状和尺寸的耦合能力二、探索新的工程结构优化设计的思路神经网络算法和遗传算法。神经网络算法主要是由大量的神经元通过某种规律继续拧连接从而形成新的仿生学的构优化领域中，首先提出神经元的数学模型的是法国的心理学家W.S.McCuloch，进而引导人们进入了神经网络的研究，此种算法能够比较准确地反映出神经网络对于知识的摄入能力和但是这种算法容易陷入对最优解的求解中，具有非常大的计算量。遗传算法是对于自然淘汰和遗传选择的模拟，此算法的优势在于具有较强的解题能力，三、结束语优化发展的重要方向。参考文献供参考[1]赵同彬,谭云亮,王虹,孙振武,肖亚勋.挡土墙库仑土压力的遗传算法求解分析[J].岩土力学,2012(04).—混凝土组合梁截面多目标优化设计[J].四川建筑科学研究,2012(01).[3

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