华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2014, Vol. 42 ›› Issue (9): 41-45,75.doi: 10.3969/j.issn.1000-565X.2014.09.008

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一种基于PSO-DE混合算法的结构可靠性优化设计

郑灿赫1,2 孟广伟1 李锋1 周立明1 孔英秀1   

  1. 1.吉林大学 机械科学与工程学院,吉林 长春 130022; 2.理科大学 数学力学系,朝鲜 平壤
  • 收稿日期:2014-04-01 修回日期:2014-06-11 出版日期:2014-09-25 发布日期:2014-08-01
  • 通信作者: 郑灿赫(1976-),男,博士生,主要从事结构可靠性与优化设计研究. E-mail:cch711790@163.com
  • 作者简介:郑灿赫(1976-),男,博士生,主要从事结构可靠性与优化设计研究.
  • 基金资助:

    国家自然科学基金资助项目(51305157);吉林省科技厅基金资助项目(201205011, 201215048)

Structural Reliability- Based Optimization Design Using PSO- DE Hybrid Algorithm

Jong Chanhyok1,2 Meng Guang- wei1 Li Feng1 Zhou Li- ming1 Kong Yongsu1   

  1. 1.College of Mechanical Science and Engineering,Jilin University,Changchun 130022,Jilin,China;2.Department of Mathematics and Mechanics,University of Science,Pyongyang,Democratic People's Republic of Korea
  • Received:2014-04-01 Revised:2014-06-11 Online:2014-09-25 Published:2014-08-01
  • Contact: 郑灿赫(1976-),男,博士生,主要从事结构可靠性与优化设计研究. E-mail:cch711790@163.com
  • About author:郑灿赫(1976-),男,博士生,主要从事结构可靠性与优化设计研究.
  • Supported by:

    国家自然科学基金资助项目(51305157);吉林省科技厅基金资助项目(201205011, 201215048)

摘要: 为提高结构可靠性优化设计的效率,利用粒子群优化( PSO) 和差分进化( DE) 算法的搜索特性,构造一种PSO- DE 混合算法,以克服基本PSO 算法的早熟问题.将PSO- DE混合算法与结构可靠性优化理论相结合,建立了结构系统失效概率约束下以结构质量最小化为目标的优化模型.算例结果表明: 与基本PSO 算法相比,文中提出的PSO- DE 混合算法提高了收敛速度和计算精度; 该算法易于实现,鲁棒性好.

关键词: 随机结构, 可靠性优化, 粒子群优化算法, 差分进化算法

Abstract:

In order to enhance the efficiency of structural reliability- based optimization design,a PSO- DE hybridalgorithm is proposed on the basis of search features of the particle swarm optimization (PSO) and differential evo-lution (DE) algorithms.This algorithm overcomes the premature convergence of basic PSO algorithm.Moreover,by combining the PSO- DE hybrid algorithm with the structural reliability- based optimization theory,an optimization model is established to minimize the structure mass under the constraint of structural system failure probability.Caseanalyses show that,in comparison with the basic PSO algorithm,the proposed PSO- DE hybrid algorithm improves the convergence rate and the computational accuracy,and the algorithm is easy to implement with strong robustness.

Key words: stochastic structure, reliability optimization, particle swarm optimization algorithm, differential evolu-tion algorithm