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基于活跃目标粒子群算法的露顶式平面钢闸门优化
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作者 韩一峰 胡坚柯 王靖坤 《长江科学院院报》 北大核心 2025年第1期201-207,共7页
针对钢闸门优化问题难以获得全局最优解这一问题,提出了一种活跃目标粒子群(Active Target Particle Swarm Optimization,APSO)算法用于露顶式平面钢闸门的优化设计。该算法在传统粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法种群中设... 针对钢闸门优化问题难以获得全局最优解这一问题,提出了一种活跃目标粒子群(Active Target Particle Swarm Optimization,APSO)算法用于露顶式平面钢闸门的优化设计。该算法在传统粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法种群中设定一个活跃目标个体,并将该个体引入算法的迭代更新机制中,活跃目标个体的引入增强了算法跳出局部极值、进行全局寻优的能力;并且采用一个综合学习因子代替原始算法中的多个学习因子,进一步提高了算法的收敛速度与稳定性。在满足钢结构强度等约束条件下,以钢闸门总重力为目标函数,对主梁、边柱、面板和次梁等结构参数进行寻优。同时依据优化结果,采用ABAQUS建立有限元模型对钢闸门主梁进行强度复核,结果表明,采用活跃目标粒子群算法对露顶式平面钢闸门进行优化设计能够得到更优的各结构尺寸参数,优化后的钢闸门总重力与文献算例相比降低了15.38%,并且强度复核符合容许应力要求。 展开更多
关键词 露顶式平面钢闸门 容许应力 活跃目标粒子群算法 强度复核 优化设计
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