结构毕业设计论文开题报告

时间：2020-09-01 10:56:49 开题报告我要投稿

结构毕业设计论文开题报告

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结构毕业设计论文开题报告

　　课题名称：工程结构优化的群体智能算法

　　1、选题意义和背景。

　　如今，科学技术正处于多学科相互交叉和渗透的年代。特别是，计算机科学与技术的迅速发展，从根本上改变了人类的生产与生活。同时，随着人类生存空间的扩大以及认识与改造世界范围的拓宽，人们对科学技术提出新的和更高的要求，其中对高效的优化设计技术和智能计算的要求日益迫切。

　　优化设计技术是一种以数学为基础，通过对工程问题的识别、定义、模型化来求解各种工程问题优化解的应用技术。它作为一个重要的科学分支，一直受到人们的广泛重视，并在诸多工程领域得到迅速推广和应用，如航空航天、核工业、近海工程、水利土木工程、机械工程等方面得到广泛应用。优化设计与技术亦是作为一种运作手段和决策工具可应用于各种不同领域上。随着全球资源日益短缺，环境污染日益严重，以及人们对生活质量要求的不断提高，人们在社会经济活动、工程建设、企业生产等方面，既要求安全可靠、效益显着，又要求降低能源材料等消耗和保护环境，优化设计与技术成为人们改进工作、提高效率的必不可少的手段。

　　2、论文综述/研究基础。

　　结构优化设计是设计者根据设计要求，在全部可能的结构方案中，利用数学手段，计算出若干个设计方案，按设计者预定的要求，从中选择出一个最好的方案。因而优化设计所得到的结果，不仅仅是“可行的”,而且是“最优的”.这里所说的“最优”,是相对设计者预定的要求而言。“最优”的概念是相对的，随着科学技术的发展及设计条件的变动，最优的标准也将发生变化。优化设计反映了人们对客观世界认识的深化，它要求人们根据事物的.客观规律，在一定的物质基础和技术条件下，充分发挥人的主观能动性，得出最优的设计方案。

　　3、论文的理论依据、研究方法、研究内容。

　　结构优化设计研究的内容有三个方面：

　　(1)设计变量。优化设计中待确定的某些参数，称为设计变量。一个结构的设计方案是由若干个变量来描述的，这些变量可以是构件的截面尺寸，如面积、惯性矩等几何参数，也可以是结构的形状布置几何参数，如高度、跨度等，还可以是结构材料的力学或物理特性参数。这些参数中的一部分是按照某些具体要求事先给定的，它们在最优化设计过程中始终保持不变，称为预定参数;另外一部分参数在最优化设计过程中是可以变化的量，即为设计变量。设计变量是最优化设计数学模型的基本成分，是最优化设计最后所需确定的参数。

　　(2)目标函数。优化设计时判别设计方案优劣标准的数学表达式称为目标函数。它是设计变量的函数，它代表所设计结构的某个最重要的特征或指标。优化设计就是从许多的可行设计中，以目标函数为标准，找出这个函数的极值(极小或极大)，从而选出最优设计方案。结构的体积、刚度、承载力、造价、自振特性等都可以根据需要作为优化设计中的目标函数。然而，最常用的目标函数是结构的重量和成本。

　　(3)约束条件。优化设计寻求目标函数极值时的某些限制条件，称为约束条件。它反映了有关设计规范、计算规程、运输、安装、施下、构造等各方面的要求，有的约束条件还反映了优化设计工作者的设计意图。大体上说，约束可以分为两大类，即几何约束和性态约束。属于几何约束的有：构件截面尺寸约束、预应力混凝土的裂缝约束等。性态约束是指结构在外因(如载荷、温度、震动等工作条件)作用下的各种响应值与设计规范中相应许用值的关系，如：强度约束、刚度约束、稳定性约束、频率约束等。

　　工程结构优化设计的方法：

　　结构优化大体上可分为三个阶段：

　　第一阶段是建立数学模型，把一个工程结构的设计问题变成一个数学问题;

　　第二个阶段是选定一个合理的、有效的计算方法;

　　第三个阶段是编制通用的计算机程序，计算机程序建立起来以后，对于同一类型的结构，就都可以由电子计算机迅速给出最优设计方案来。

　　采用适当的优化算法求解数学模型，可归结为给定条件下求目标函数或最优值问题，实际工程优化问题中，约束条件和目标函数不仅是非线性的，而且是隐式函数，优化方法的选用至关重要，搜索最优解的方法，据不完全统计目前已经超过300多种，大致可以归纳为三类：数学规划法、最优准则法和现代智能仿生学法。

　　4、研究条件和可能存在的问题。

　　结构优化设计理论己有近四十年的发展历史，目前在一些重要的结构(如飞机结构)上已经得到了应用，但在土木和建筑工程界应用得不到普及，通常认为有以下三个方面的原因：

　　(1)现行设计规范和规程中还没有明确规定采用优化设计的方法和需要;

　　(2)设计人员不熟悉结构优化的理论和方法，而且优化目标不符合工程需要;

　　5、预期的结果。

　　(1)实现生产过程的优化，对提高生产效率与效益、节省资源具有重要的作用，关于智能优化方法理论的研究必将成为一个热点。

　　(2)群体智能优化算法由于其自组织、自适应、自学习性和并行性，以及其编码方便的优点，在求解大规模优化问题时，必将得到广泛应用。

　　(3)除了遗传算法外，群体智能优化算法的理论基础研究还很贫乏，还未形成系统的分析方法和坚实的数学基础，如算法的收敛性、鲁棒性等。智能的优化算法的研究成果分散，需要建立统一结构体系和理论研究体系。

　　(4)智能算法控制参数的选取往往依赖于经验和大f的实验结论，如何选择最优的参数需要创建理论性的指导。

　　(5)在智能优化方法研究中，不同算法的相互融合己被证明是一种有效的算法改良方法。因此，各种智能优化算法之间的融合必然成为一个新的研究重点。应扩展智能与其它各种先进计算技术(如：神经网络、模糊逻辑和支持向量机等)的融合，以改善其自身或相应技术方法的性能，从而扩展应用领域。

　　6、参考文献。

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