区间参数压电智能结构多目标拓扑优化研究

"区间参数压电智能桁架一体化多目标拓扑优化 (2011年)" 这篇2011年的论文研究的是针对区间参数压电智能桁架结构/控制一体化的多目标拓扑优化设计。在工程实践中，结构参数常常受到制造误差和环境因素的影响，呈现出不确定性，即区间参数。该研究考虑的区间参数包括普通杆件、压电作动杆及其连接杆的弹性模量、密度、截面面积，以及普通杆件的许用应力和压电作动杆的控制电压限值。 论文首先利用泰勒展开和区间扩张的方法，来推导区间参数下压电受控结构的开闭环特性。这一步是为了解决结构在不确定性条件下的动态响应。接着，作者将结构和控制器的信息设定为设计变量，目标是优化结构的质量和控制能量的上限，同时确保结构杆件应力和控制系统电压在允许的区间内。 为了解决这个多目标优化问题，论文提出了一种基于Pareto排序的约束多目标遗传算法。Pareto排序是一种在多目标优化中广泛使用的非支配排序方法，它能够寻找一组非劣解，以平衡不同目标之间的冲突。遗传算法则是一种启发式搜索方法，适用于解决复杂优化问题，尤其在多目标优化中表现出色。 数值算例验证了所提出的模型和优化策略的有效性和可行性。通过这种方式，可以实现结构动力学性能的改进和振动控制的提升，从而达到结构/控制一体化优化设计的目标。这种优化策略考虑了不确定性，使得设计结果更接近实际工程需求，提高了受控结构系统的整体性能。 这篇论文为压电智能结构的优化设计提供了一个新的视角，不仅考虑了结构参数的不确定性，还融合了控制策略，为未来工程中的结构优化提供了理论支持和方法论。