华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2019, Vol. 47 ›› Issue (11): 104-112.doi: 10.12141/j.issn.1000-565X.190051
MA Hongwei CHEN Fengshou
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.
中图分类号: