2D-BLOCK3.0离散元软件

本资料为微曲面网架最小造价的离散优化设计，建议采用变量分解的策略简化微曲面网架的最小造价设计，并应用组合型离散优化算法求该类网架结构优化参数的最佳匹配方案，通过实际计算指出在大跨度情况下微曲面网架比平板网架具有大大降低造价的优势。内容详实，值得参考下载。

以大型通用有限元软件ANSYS为运行环境，以杆件截面为设计变量，以工程造价为目标函数，采用基于离散变量的满应力法中的应力比法对大跨度空间网架结构进行截面优化设计。同时考虑网架结构的强度、刚度、稳定性、杆件截面尺寸等约束条件。采用FORTRAN语言编制网架优化程序与ANSYS接1：7。以某煤炭工业厂房的大跨度空间筒壳结构为工程实例，对其进行优化设计，取得了较明显的效果。

利用遗传算法的基本原理，提出了结构离散变量优化设计的全局算法。该方法模拟生物遗传进化的过程进行优化求解，解决了离散变量的优化问题，对于多峰值函数、不可导的函数能以较大的概率求得全局最优解。通过实例证明了该方法的有效性。

提出一种分级处理的遗传算法，它采用微种群和附加变异算子来减少计算量、增加算法的局部搜索能力．算例表明，这种算法收敛平稳、并取得了较好的效果。

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介绍了用于离散变量的粒子群优化(PSO)算法以及加入了约束处理的启发式粒子群优化(HPSO)算法。将HPSO算法的约束处理策略与另一种适用于粒子群算法的约束处理方法结合，并将改进后的算法应用到3个离散变量桁架结构截面优化设计算例中，同时与HPSO算法进行了对比分析。对于每个算例，改进算法和HPSO算法都运行了多次，从多次运行的统计数据中可以看出，改进算法比HPSO算法更稳定、收敛速度更快、搜索精度更高，且其约束处理方法减少了结构分析的次数，从而提高了整个程序运行的速度。

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阐述了遗传算法的基本原理和实现步骤，论述了遗传算法的特点．介绍了遗传算法在离散变量结构优化设计中的应用情况

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