基于ANSYS參數(shù)化語(yǔ)言APDL的結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì).pdf

基于ANSYS參數(shù)化語(yǔ)言APDL的結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì) ，希望對(duì)大家有所幫助。
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萬(wàn)方數(shù)據(jù) 基于問(wèn)镅慕峁褂嘔杓計(jì)算機(jī)技術(shù)與應(yīng)用趙長(zhǎng)勇張系斌翟曉鵬建筑砑誚峁褂嘔杓浦械撓τ孟腫山西攀黽捌涔叵計(jì)一分析一修改設(shè)計(jì)一再分析一再修改”的過(guò)程，在有限元分析的分析流程才能對(duì)其中的設(shè)計(jì)參數(shù)執(zhí)行優(yōu)化改進(jìn)，達(dá)到最優(yōu)化設(shè)撓嘔椒非約束的優(yōu)化問(wèn)題，再用曲線擬合來(lái)建立目標(biāo)函數(shù)和設(shè)計(jì)變量之間關(guān)系來(lái)實(shí)現(xiàn)逼近的。
每次優(yōu)化循環(huán)生成一個(gè)新的數(shù)據(jù)點(diǎn)，目標(biāo)函數(shù)完成一次更新。
這是一個(gè)完善、通用的方法，可以很有效地非約束的優(yōu)化問(wèn)題后，再使用因變量對(duì)設(shè)計(jì)變量的偏導(dǎo)數(shù)進(jìn)行梯度計(jì)算，從而確定搜索方向，并用線搜索法對(duì)非約束問(wèn)題進(jìn)行最小化。
此方法基于目標(biāo)函數(shù)對(duì)設(shè)計(jì)變量的敏感程度，因此精確度很高，尤其是在因變量變化很大，設(shè)計(jì)空間也相對(duì)較大時(shí)，其收斂速度較慢。
對(duì)于這兩種方法，絳蛺峁┝艘幌盜械姆撓嘔杓乒拿罱2斡胗嘔氖設(shè)計(jì)變量跏薊⒐菇求解：對(duì)結(jié)構(gòu)的參數(shù)模型進(jìn)行加載與求解；的后處理模塊，提取有限元分析結(jié)果并賦值狀態(tài)變量際跫和目標(biāo)函數(shù)嘔勘。
構(gòu)建優(yōu)化控制文件。
胗嘔杓頗？椋進(jìn)行優(yōu)化參數(shù)評(píng)價(jià)，優(yōu)化處理器根據(jù)本次循環(huán)提供的優(yōu)化參數(shù)杓票淞俊⒆刺淞考澳勘旰與上次循環(huán)提供的優(yōu)化參數(shù)作最優(yōu)。
如果最優(yōu)，完成迭代退出優(yōu)化循環(huán)；否則，進(jìn)行下步。
重新循環(huán)。
根據(jù)已完成的優(yōu)化循環(huán)和當(dāng)前優(yōu)化變量的狀態(tài)修正設(shè)計(jì)摘要：指出了傳統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法的不足，概述了幕咎卣鰨凼雋嘶參數(shù)化設(shè)計(jì)語(yǔ)言的結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)的步驟及其應(yīng)用現(xiàn)狀，從而給建筑結(jié)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計(jì)注入新的活力。
關(guān)鍵詞：結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)，L中圖分類號(hào)：1文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)理論已有近四十年的發(fā)展歷史，目前在一些重要的結(jié)構(gòu)綬苫峁上已經(jīng)得到了應(yīng)用，這也引起了土木和建筑工程界人士的廣泛關(guān)注，尋求建筑結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)的理論、方法一直在緊張有序的進(jìn)行當(dāng)中。
由于傳統(tǒng)的優(yōu)