基于遗传算法的索穹顶结构优化方法及系统与流程
本发明涉及建筑设计，特别涉及一种基于遗传算法的索穹顶结构优化方法及系统。
背景技术：
1、索穹顶作为一种大跨度空间结构，在体育场馆、展览中心等现代建筑设计中得到了广泛应用。因此，对索穹顶的结构进行合理的设计变得尤为重要。
2、传统的索穹顶结构优化设计方法存在难以处理多目标和高维问题等局限。在索穹顶结构设计中，无法兼顾结构安全性和经济性。
技术实现思路
1、有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于遗传算法的索穹顶结构优化方法及系统，旨在解决现有技术中在进行索穹顶结构设计时，无法兼顾索穹顶的结构安全和经济性的问题。
2、本发明实施例是这样实现的：
3、一种基于遗传算法的索穹顶结构优化方法，所述方法包括：
4、建立待优化的索穹顶的有限元模型，并在所述有限元模型当中设置不同的结构设计参数进行静力计算以得到所述结构设计参数的取值范围；
5、在所述结构设计参数的取值范围内随机取值，生成不同的结构设计参数组合，并对所述结构设计参数进行编码组成初始种群；
6、设定经济指标目标函数和结构刚度指标目标函数组成的综合目标函数，对所述初始种群内的每组所述结构设计参数组合进行适应度值的计算；
7、当所述适应度值满足停止优化条件时，确定所述初始种群当中的最优个体对应的目标结构设计参数组合，并将所述目标结构设计参数组合作为所述待优化的索穹顶的最终结构设计参数。
8、进一步的，上述基于遗传算法的索穹顶结构优化方法，其中，所述设定经济指标目标函数和结构刚度指标目标函数组成的综合目标函数，对所述初始种群内的每组所述结构设计参数组合进行适应度值的计算的步骤之后还包括：
9、当所述适应度值不满足停止优化条件时，按照预设选择率策略从所述初始种群当中进行种群选择，后复制染色体形成复制种群；
10、根据预设的交叉率，对所述复制种群随机选择染色体进行交叉操作生成交叉种群，根据预设的变异率，对所述交叉种群进行染色体变异生成变异种群；
11、将所述变异种群作为新一代种群，替换上一代的所述交叉种群进行迭代优化直至满足收敛条件，输出最终种群中的非支配个体作为所述最终结构设计参数。
12、进一步的，上述基于遗传算法的索穹顶结构优化方法，其中，所述综合目标函数的表达式为：
13、；
14、其中，为经济指标目标函数，为结构刚度指标目标函数，α和β分别为权重系数。
15、进一步的，上述基于遗传算法的索穹顶结构优化方法，其中，所述经济指标目标函数的表达式为：
16、；
17、其中，、分别为对应的加权系数， ei(j)为跨度为 i、环度为 j的五边形索穹顶结构实际等效用钢量和参考用钢量的比值； ai(j)为跨度为 i、环宽度为 j的圆环投影面积， cpt (x)为考虑预张力对结构影响的罚函数。
18、进一步的，上述基于遗传算法的索穹顶结构优化方法，其中，所述结构刚度指标目标函数的表达式为：
19、；
20、其中， cu (x)为位移验算函数， cbk (x)为稳定验算函数， csl (x)为拉索松弛验算函数， ηu、 ηbk和 ηsl分别为结构位移幅值、结构稳定临界荷载、拉索松弛的加权因子。
21、进一步的，上述基于遗传算法的索穹顶结构优化方法，其中，所述按照预设选择率策略从所述初始种群当中进行种群选择的步骤包括：
22、对所述初始种群当中的个体进行非支配排序，后对排序后的所述个体计算拥挤距离以从所述初始种群当中进行种群选择。
23、进一步的，上述基于遗传算法的索穹顶结构优化方法，其中，所述结构设计参数包括矢跨比、厚跨比和外圈环索预张力。
24、本发明的另一个目的在于提供一种基于遗传算法的索穹顶结构优化系统，所述系统包括：
25、建立模块，用于建立待优化的索穹顶的有限元模型，并在所述有限元模型当中设置不同的结构设计参数进行静力计算以得到所述结构设计参数的取值范围；
26、组成模块，用于在所述结构设计参数的取值范围内随机取值，生成不同的结构设计参数组合，并对所述结构设计参数进行编码组成初始种群；
27、计算模块，用于设定经济指标目标函数和结构刚度指标目标函数组成的综合目标函数，对所述初始种群内的每组所述结构设计参数组合进行适应度值的计算；
28、优化模块，用于当所述适应度值满足停止优化条件时，确定所述初始种群当中的最优个体对应的目标结构设计参数组合，并将所述目标结构设计参数组合作为所述待优化的索穹顶的最终结构设计参数
29、本发明的另一个目的在于提供一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述任意一项所述的方法的步骤。
30、本发明的另一个目的是提供一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述的方法的步骤。
31、本发明通过建立待优化的索穹顶的有限元模型，并在有限元模型当中设置不同的结构设计参数进行静力计算以得到结构设计参数的取值范围；在结构设计参数的取值范围随机生成不同的结构设计参数组合，并对结构设计参数进行编码组成初始种群；设定经济指标目标函数和结构刚度指标目标函数组成的综合目标函数，对初始种群内的每组结构设计参数组合进行适应度值的计算；当适应度值满足停止优化条件时，确定初始种群当中的最优个体对应的目标结构设计参数组合，并将目标结构设计参数组合作为待优化的索穹顶的最终结构设计参数。通过对索穹顶的有限元模型进行分析，使得结构设计参数的可行性范围被明确界定，为索穹顶结构的几何形态、网格划分和预张力设定提供了优化的空间。通过多目标的适应度函数确保优化结果在结构性能和经济性之间达到平衡。解决了现有技术中在进行索穹顶结构设计时，无法兼顾索穹顶的结构安全和经济性的问题。
技术特征：
1.一种基于遗传算法的索穹顶结构优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于遗传算法的索穹顶结构优化方法，其特征在于，所述设定经济指标目标函数和结构刚度指标目标函数组成的综合目标函数，对所述初始种群内的每组所述结构设计参数组合进行适应度值的计算的步骤之后还包括：
3.根据权利要求1所述的基于遗传算法的索穹顶结构优化方法，其特征在于，所述综合目标函数的表达式为：
4.根据权利要求3所述的基于遗传算法的索穹顶结构优化方法，其特征在于，所述经济指标目标函数的表达式为：
5.根据权利要求3所述的基于遗传算法的索穹顶结构优化方法，其特征在于，所述结构刚度指标目标函数的表达式为：
6.根据权利要求2所述的基于遗传算法的索穹顶结构优化方法，其特征在于，所述按照预设选择率策略从所述初始种群当中进行种群选择的步骤包括：
7.根据权利要求1至6中任意一项所述的基于遗传算法的索穹顶结构优化方法，其特征在于，所述结构设计参数包括矢跨比、厚跨比和外圈环索预张力。
8.一种基于遗传算法的索穹顶结构优化系统，其特征在于，所述系统包括：
9.一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任意一项所述的方法的步骤。
10.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任意一项所述的方法的步骤。
技术总结
本发明公开了一种基于遗传算法的索穹顶结构优化方法及系统，涉及建筑设计技术领域，该方法包括：建立待优化的索穹顶的有限元模型，并确定结构设计参数的取值范围；在结构设计参数的取值范围取值生成不同的结构设计参数组合，并对结构设计参数进行编码组成初始种群；设定经济指标目标函数和结构刚度指标目标函数组成的综合目标函数，对初始种群内的每组结构设计参数组合进行适应度值的计算；当适应度值满足停止优化条件时，确定初始种群当中的最优个体对应的目标结构设计参数组合，并将目标结构设计参数组合作为待优化的索穹顶的最终结构设计参数。本发明解决了现有技术中在进行索穹顶结构设计时，无法兼顾索穹顶的结构安全和经济性的问题。
技术研发人员：彭莉,赖颖,姜钦青,徐思进,朱杰,李洁,莫甲杰,张建东
受保护的技术使用者：江西省建筑技术促进中心
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23