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结构优化设计

目标函数是优化过程中所要找的极小(或极大)的函数。它是设计变量取得最优解的依据。通常以结构的重量或造价作为目标函数。约束是结构设计所必须满足的限制条件。能用显式表示出来的称为显约束。不能用显式表示的称为隐约束。常见的有几何约束,应力约束

综合各方面的因素、要求、约束条件等作出的一个理想的设计,也称为结构综合。此项研究于20世纪50年代末期随着结构分析方法和电算技术的发展而兴起。首先在航空工程中得到应用,随后推广到其它工程。在中国水利工程重力坝、空腹坝和拱坝的设计中也已展开研究和应用。

基本概念

主要有设计变量、目标函数和约束等概念。设计变量是在优化过程中变化的量。它是结构直接优化的对象。可分为简单变量、结构几何变量和材料特性变量等。目标函数是优化过程中所要找的极小(或极大)的函数。它是设计变量取得最优解的依据。通常以结构的重量或造价作为目标函数。约束是结构设计所必须满足的限制条件。能用显式表示出来的称为显约束。不能用显式表示的称为隐约束。常见的有几何约束,应力约束,位移约束、频率约束和稳定约束等。约束也是设计变量的函数。优化设计方法可归纳为准则法和数学规划法两类。

准则法 结构在多个独立荷载系作用情况(多工况)下,每一杆件至少在一个独立荷载系下其应力达到许用值,材料能得到充分利用,从而达到结构重量最轻的目的。这就是满应力设计准则。它的思路是:以各杆件截面尺寸作为设计变量。对静定结构用平衡条件,对超静定结构用力法、位移法等作结构分析,求出各杆件截面的最大内力;再利用强度条件建立满应力约束方程,从而求得设计变量。具体优化时,常用比例满应力法。此外,还有位移、频率、临界力和能量等约束的准则法。

数学规划法 要求在设计变量所组成的n维空间中,在满足诸约束条件下,寻求使目标函数为最优的设计点。用数学式表达:

求设计变量,使W(X)极小

满足约束 hi(X)=0i=1,2,……,m.

qi(X)≥0 i=m+1,……,p,

式中 W(X)为目标函数;hi(X)=0表示等式约束;qi(X)≥0表示不等式约束。当约束条件和目标函数都是设计变量的线性函数时,称为线性规划;当其中之一是设计变量的非线性函数时,则称为非线性规划。

线性规划问题的基本解法是单纯形法。它是一种迭代法。在约束界面上由一个顶点探索到另一个顶点,一直找到最优解为止。非线性规划又分为约束规划和无约束规划两类。在结构优化设计中都是有约束的。其常用的基本解法是割切平面法、数值分析法和解析法等。割切平面法是通过泰勒公式把非线性函数逐段地线性化,由初始设计变量逐次地逼近到最优解附近为止的方法。数值分析法适用于线性规划和非线性规划。它是在设计空间的可行区中从任选的一个设计点出发,寻找可行点的方向和合适的步长,由前一个设计点走到下一个设计点,走一步检查一步,逐步走向最优点的方法。其遵循的原则是:不违背约束,且目标函数有所改善。各种走法有:最速下降法,可行方向法和空间探索法三种,用这些方法进行优化时,最优点的判断用库恩一塔克条件。

发展趋势 目前结构优化设计的发展主要有下列方面:从均质材料到复合材料;从平面结构到空间结构,从杆系结构到板壳结构和块体结构;从准则法、数学规划法到两法的联合,其中数学规划还有动态规划、几何规划、二次规划等;从静力优化到动力优化;从低层次优化到高层次优化等。