遗传算法与参数化建模结合的非线性结构优化设计

"这篇文章是2003年发表在《计算力学学报》上的科研论文，由张国栋和顾克秋共同撰写，探讨了一种针对存在接触关系的非线性结构（装配体）的优化设计新方法。该方法结合遗传算法与结构几何及有限元参数化建模，通过通用CAE软件的二次开发实现装配体的尺寸和形状优化。论文中以浮动式闭气结构为例，展示了优化设计如何显著提升结构的闭气性能，扩大了结构优化技术在机械设计的应用潜力。" 本文主要知识点如下： 1. **非线性结构优化**：非线性结构优化涉及到那些由于材料非线性、几何非线性或接触非线性等因素导致的复杂结构问题。在传统的有限元分析软件中，这些问题的优化处理能力有限。 2. **遗传算法**：遗传算法是一种借鉴生物进化原理的全局优化方法，它通过模拟自然选择、基因重组和突变等过程，寻找问题的全局最优解。在20世纪90年代后，遗传算法在结构优化领域逐渐受到重视，因其能够处理多目标、多约束的复杂优化问题。 3. **参数化建模**：参数化建模是指使用参数来定义几何模型，允许设计者通过改变参数值来调整模型的形状和尺寸，简化了复杂结构的修改和优化过程。这种方法在结构优化中可以提高效率，因为可以通过调整参数快速迭代设计。 4. **接触问题**：在结构分析中，接触问题指的是两个或多个部件之间的相互作用，可能涉及摩擦、碰撞或约束。处理接触问题在非线性结构优化中尤为困难，因为它们涉及到复杂的边界条件和非线性行为。 5. **CAE软件二次开发**：商业CAE（计算机辅助工程）软件如MSC.PATRAN和MSC.MARC提供了二次开发环境，允许用户根据特定需求定制功能。本文中，作者通过这种途径集成遗传算法，实现了对带接触的非线性结构的优化设计。 6. **实例应用**：论文通过浮动式闭气结构的优化设计案例，验证了所提出方法的有效性。优化后，闭气性能显著提升，证明了这种方法在解决实际工程问题中的优越性。 7. **机械设计中的应用**：本文方法的创新性在于它扩展了结构优化技术在机械设计中的应用范围，特别是在处理具有接触关系的复杂结构优化问题时，提供了新的解决方案。 这篇论文介绍了一种将遗传算法与参数化建模相结合的非线性结构优化方法，对于解决具有接触关系的复杂机械结构优化问题具有重要价值，并且在实际工程中展现出良好的应用前景。