EFG法与遗传算法结合的结构形状优化设计

"基于EFG法和遗传优化算法的结构形状优化研究" 本文深入探讨了如何利用无网格Galerkin法（EFG法）与遗传优化算法进行结构形状优化设计，这是机械工程领域的一个重要研究方向，旨在提升结构性能并降低成本。EFG法是一种灵活的数值方法，它无需传统有限元分析中的网格划分，可以处理复杂几何形状和非线性问题，尤其适用于形状优化。而遗传算法则是一种全局优化方法，通过模拟自然选择和遗传机制来搜索问题的最优解，适用于解决多目标、多约束的优化问题。 在该研究中，作者陈仁科、龚曙光、黄云清和张建平提出了一种创新的方法，将EFG法与改进的Matlab遗传算法工具箱（MGT）相结合。他们针对形状优化的特点，构建了一种混合网格系统，结合规则网格与有限元网格，解决了EFG法在积分过程中需要背景网格的问题。这种混合网格策略既保留了EFG法的灵活性，又降低了计算复杂性。 文章详细阐述了如何修改M函数文件，以适应Matlab遗传算法工具箱处理非线性和隐性约束条件的限制。这对于实际应用中常见的各种边界条件和材料性质限制至关重要。通过这种方式，算法能够更有效地搜索满足这些约束的最优结构形状。 此外，作者通过一个具体的工程实例展示了该方法的有效性。通过对实例的结构形状进行优化，结果表明，所提出的方法能够在满足设计要求的同时，显著改善结构的性能。这不仅证明了方法的可行性，也为后续的结构优化设计提供了实用的参考。 关键词涉及的领域包括形状优化、无网格法、无单元伽辽金法、Matlab遗传算法工具箱以及背景网格技术。这些关键词揭示了研究的核心内容，即如何集成先进的数值计算方法与优化算法，以解决实际工程中的结构优化问题。这一研究对于机械工程、航空航天、土木工程等领域的设计和分析具有重要的理论和实践价值。通过这种方法，工程师可以更好地设计和改进结构，提高其效率和耐用性，同时降低材料消耗和制造成本。