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利用遗传算法进行结构优化设计(开题分析报告)

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利用遗传算法进行结构优化设计(开题报告)

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本科生毕业设计开题报告书

题 目 利用遗传算

法进行结构优

化设计的

一些研究

学生姓名 专业班级 指导老师

机械工程学院

2011年11月30日

论文题目 用遗传算法进行结构优化设计的一些研究 课题目的、意义及相关研究动态: 优化设计是设计概念与方法的一种革命,它用系统的、目的定向的和有良好标准的过程与方法来代替传统的实验纠错的手工方法。优化设计是寻求最好或最合理的设计方案,而优化方法便是达到这一目的的手段。虽然对大多数现实问题而言,最好饿不一定能实现,但它提供了一种指导思想与标准,形成了概念和运作手段,只要一个问题存在有多种可能的解决方案,它就可以利用优化的思想和概念来更好地解决,故优化方法是求解问题和帮助决策的重要手段和工具。 现代工程结构设计中,大量的应用问题要求结构优化能够适用于各种类型的设计变量(尺寸变量、形状变量、拓扑变量、材料种类。结构布局等)、各种类型的约束(强度。刚度、稳定性、频率等)及各种类型的单元(杆、梁、板、壳、膜、二维元及三维实体元等)的组合结构的线性、非线性、静力、动力或控制结构优化等。为了有效地解决复杂工程优化问题,人们一直在不停地探索。多年来,通过对自然界的探索,人们认为自然界生物的某些行为是可以在计算机上模拟的优化过程。人们将这种生物行为的计算机模拟用于工程目的,提出了一些解决复杂工程优化问题的现代优化方法。 一类是用计算机模拟人类智能行为的智能计算方法,包括模拟人类大脑处理模糊信息能力的模糊系统、模拟人类大脑神经元的连接关系的神经网络和模拟生物进化过程中“物竞天择,适者生存”这一自然规律的进化计算三个方面。其中进化计算已经突破了传统优化方法基于数值计算的确定性搜索模式,而是采取非数值计算的概率性随机搜索模式,已经被广泛地应用于各个领域。进化计算又有分别模拟自然界生物进化不同方面的三条研究途径:遗传算法、进化策略和进化规划,其中以遗传算法(GAs)的研究最为深入、持久,应用也最为广泛。另一类是用计算机模仿生物的某种特性的仿生计算方法,如模拟生物免疫系统

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