论文摘要
提出了一种粗粒度并行遗传算法,并将其应用于被动控制结构中阻尼器布置位置的优化.该算法把一个种群划分为多个子种群,各个子种群可以独立完成经典遗传算法操作.对于给定基因编码的种群个体,通过Matlab-ABAQUS-Python的交互使用,利用Matlab编程生成INP模型文件,并先调用ABAQUS来进行模型分析,后调用Python来读取结果数据并传输给Matlab,求解结构模型的目标函数值.文中还以层间位移角为控制目标,对10层被动控制钢框架结构的阻尼器优化布置进行了实例分析.结果表明:粗粒度并行遗传算法与经典遗传算法相比,既提高了种群的多样性,又加快了种群的收敛速度;对比常规隔层方法,采用该算法可使结构减震率至少提高19. 3%,说明该算法能显著提高结构减震率.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 马宏伟,陈丰收
关键词: 粗粒度并行遗传算法,阻尼器,优化布置,被动控制结构,减震率
来源: 华南理工大学学报(自然科学版) 2019年11期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 建筑科学与工程,自动化技术
单位: 华南理工大学亚热带建筑科学国家重点实验室
基金: 华南理工大学亚热带建筑科学国家重点实验室开放课题(2018ZB29)
分类号: TU352.1;TP18
页码: 104-112
总页数: 9
文件大小: 896K
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标签：粗粒度并行遗传算法论文; 阻尼器论文; 优化布置论文; 被动控制结构论文; 减震率论文;