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公开(公告)号：CN104484527B
公开(公告)日：2017-12-19
申请号：CN201410788532.6
申请日：2014-12-17
Applicant: 清华大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及一种离散结构拓扑优化过程中均布载荷自动动态修改方法，包括以下步骤：建立基结构有限元模型；根据基结构承受的均布载荷工况，确定均布载荷作用区域，得到每个节点承受的均布载荷；输出基结构有限元模型数据文件；随机删除杆件生成多个新结构有限元模型；判断各个新结构有限元模型中均布载荷作用区域的各个节点所连接的杆件数目是否为零，如果是，则删除该节点，否则，保留节点；重新计算各个新结构有限元模型中均布载荷的分布；根据新结构中单元、节点以及均布载荷的信息，对基结构有限元模型数据文件进行修改；判断是否遍历所有均布载荷作用区域。本发明可广泛应用于离散结构拓扑优化过程中均布均布载荷自动动态的修改。
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公开(公告)号：CN104484527A
公开(公告)日：2015-04-01
申请号：CN201410788532.6
申请日：2014-12-17
Applicant: 清华大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及一种离散结构拓扑优化过程中均布载荷自动动态修改方法，包括以下步骤：建立基结构有限元模型；根据基结构承受的均布载荷工况，确定均布载荷作用区域，得到每个节点承受的均布载荷；输出基结构有限元模型数据文件；随机删除杆件生成多个新结构有限元模型；判断各个新结构有限元模型中均布载荷作用区域的各个节点所连接的杆件数目是否为零，如果是，则删除该节点，否则，保留节点；重新计算各个新结构有限元模型中均布载荷的分布；根据新结构中单元、节点以及均布载荷的信息，对基结构有限元模型数据文件进行修改；判断是否遍历所有均布载荷作用区域。本发明可广泛应用于离散结构拓扑优化过程中均布均布载荷自动动态的修改。
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公开(公告)号：CN101582130B
公开(公告)日：2011-10-26
申请号：CN200910085653.3
申请日：2009-05-27
Applicant: 清华大学
IPC: G06N3/12
Abstract: 本发明涉及一种改进遗传算法结构优化效率的方法，即引入个体识别码的方法，其包括以下步骤：初始化种群和进化历史表；计算当前种群的个体识别码；根据个体识别码判断个体是否为重复个体；通过有限元方法对新个体进行结构分析；更新进化历史表；对重复个体和进行结构分析后的新个体进行适值评价，得出相应适值；判断算法是否停止；若否，则对种群进行选择、交叉和变异操作，得到新种群后，转至开始步骤，循环操作。本发明由于采用了个体识别方法，用一个识别码来唯一标识一个染色体，因此避免了对重复个体进行结构分析，有效的减少了计算量，提高了遗传算法结构优化的计算效率。本发明可广泛应用于基于遗传算法的离散结构的各领域的优化问题中。
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公开(公告)号：CN101894326A
公开(公告)日：2010-11-24
申请号：CN201010226698.0
申请日：2010-07-14
Applicant: 清华大学
IPC: G06Q10/00
Abstract: 本发明涉及一种典型非层次耦合系统多学科多目标协同优化方法，其包括如下步骤：(1)将耦合系统分解成系统层、中间层和学科层三层结构；(2)根据分解后的优化问题，系统层采用多目标进化算法进行求解，中间层和学科层采用序列二次规划算法求解，在中间层中对学科层返回的所有耦合变量进行协调，然后把协调后的结果返回给系统层，实现多学科多目标优化。本发明由于引入一个协调器作为中间层，因此能允许学科变量之间相互重叠，使算法更适用于高度耦合的非层次复杂系统的优化设计，有效地解决了多学科多目标优化的困难。本发明可以广泛应用于系统优化设计领域。
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公开(公告)号：CN103970968A
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201410230946.7
申请日：2014-05-28
Applicant: 清华大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及一种解决离散杆件结构优化中对称性约束的分组方法，包括以下步骤：1)初始化对称面/轴的系数；2)计算节点到对称面/轴的距离d；3)将d 0和d＝0的节点分别储存在第一、第二和第三存储单元中；4)计算在第一存储单元中的节点关于对称面/轴对称点的坐标；5)寻找第二存储单元中与对称点的距离小于给定极小值的节点；6)将节点对储存在第四存储单元中；7)判断第一存储单元中的所有节点是否均已经历步骤4)～6)；8)将杆件编号储存到第五存储单元中，计算第五存储单元中包含的杆件数目，并初始化索引参数；9)在第五存储单元中搜索排序第一的杆件两端的节点，并从第四存储单元中搜索节点的对称节点；10)杆件连接的两个节点是否为对称节点；11)判断索引参数是否为杆件数目；12)判断第五存储单元是否为空集。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101582131B
公开(公告)日：2011-08-10
申请号：CN200910085654.8
申请日：2009-05-27
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种离散结构遗传优化的二维编码及解码方法，利用离散结构有限元模型的特点，采用节点矩阵编码和对称稀疏矩阵方法，把杆件的拓扑值和属性值设置为矩阵元素，其特征在于，编码方法包括：建立离散结构的有限元模型；输出求解器所需的数据文件；修改输出的求解器所需数据文件；从求解器所需数据文件中读取所有节点、杆件单元和属性信息，存于内存中；定义两个空的稀疏矩阵，其维数取为最大节点编号值；为两个空的稀疏矩阵元素赋值，读取所有单元信息，完成初始结构的编码；判断为矩阵元素赋值时，是否遍历所有杆件单元。解码方法包括：获取初始结构和新个体的拓扑编码矩阵；计算新增或者删除单元的标识矩阵；更新属性编码矩阵；为所有新增杆件单元编号，并更新杆件单元矩阵；更新数据文件。本发明可广泛应用于含有离散结构的各领域的优化问题中。
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公开(公告)号：CN101582130A
公开(公告)日：2009-11-18
申请号：CN200910085653.3
申请日：2009-05-27
Applicant: 清华大学
IPC: G06N3/12
Abstract: 本发明涉及一种改进遗传算法结构优化效率的方法，即引入个体识别码的方法，其包括以下步骤：初始化种群和进化历史表；计算当前种群的个体识别码；根据个体识别码判断个体是否为重复个体；通过有限元方法对新个体进行结构分析；更新进化历史表；对重复个体和进行结构分析后的新个体进行适值评价，得出相应适值；判断算法是否停止；若否，则对种群进行选择、交叉和变异操作，得到新种群后，转至开始步骤，循环操作。本发明由于采用了个体识别方法，用一个识别码来唯一标识一个染色体，因此避免了对重复个体进行结构分析，有效的减少了计算量，提高了遗传算法结构优化的计算效率。本发明可广泛应用于基于遗传算法的离散结构的各领域的优化问题中。
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公开(公告)号：CN103970968B
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201410230946.7
申请日：2014-05-28
Applicant: 清华大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及一种解决离散杆件结构优化中对称性约束的分组方法，包括以下步骤：1)初始化对称面/轴的系数；2)计算节点到对称面/轴的距离d；3)将d 0和d＝0的节点分别储存在第一、第二和第三存储单元中；4)计算在第一存储单元中的节点关于对称面/轴对称点的坐标；5)寻找第二存储单元中与对称点的距离小于给定极小值的节点；6)将节点对储存在第四存储单元中；7)判断第一存储单元中的所有节点是否均已经历步骤4)～6)；8)将杆件编号储存到第五存储单元中，计算第五存储单元中包含的杆件数目，并初始化索引参数；9)在第五存储单元中搜索排序第一的杆件两端的节点，并从第四存储单元中搜索节点的对称节点；10)杆件连接的两个节点是否为对称节点；11)判断索引参数是否为杆件数目；12)判断第五存储单元是否为空集。
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公开(公告)号：CN103729681B
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201310740885.4
申请日：2013-12-27
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于独立基结构的拓扑和尺寸耦合优化方法，该方法包括建立初始杆件结构的有限元模型、建立初始杆件结构的拓扑基结构、建立初始杆件结构的尺寸基结构、获取初始杆件结构的拓扑矩阵染色体和尺寸矩阵染色体、随机产生初始种群、识别所有新个体中被删除的杆件单元、识别新个体中杆件单元的属性编号、结构分析、适应值评估、判断是否终止、竞争选择和交叉和变异。本发明方法能够高效、稳定、灵活地对复杂结构的拓扑和尺寸耦合进行优化。
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公开(公告)号：CN103729681A
公开(公告)日：2014-04-16
申请号：CN201310740885.4
申请日：2013-12-27
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于独立基结构的拓扑和尺寸耦合优化方法，该方法包括建立初始杆件结构的有限元模型、建立初始杆件结构的拓扑基结构、建立初始杆件结构的尺寸基结构、获取初始杆件结构的拓扑矩阵染色体和尺寸矩阵染色体、随机产生初始种群、识别所有新个体中被删除的杆件单元、识别新个体中杆件单元的属性编号、结构分析、适应值评估、判断是否终止、竞争选择和交叉和变异。本发明方法能够高效、稳定、灵活地对复杂结构的拓扑和尺寸耦合进行优化。
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