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文檔簡介
1、結(jié)構(gòu)不確定性優(yōu)化是保證產(chǎn)品性能的現(xiàn)代化設(shè)計方法。不確定性帶來的損失即為風險,而任何結(jié)構(gòu)的性能在服役期內(nèi)均會由于不確定性而產(chǎn)生損失,因此結(jié)構(gòu)風險優(yōu)化是更符合工程實際的結(jié)構(gòu)不確定性優(yōu)化方法。本文從新穎的優(yōu)化-決策角度探索更合理的結(jié)構(gòu)風險設(shè)計方法??紤]到結(jié)構(gòu)風險優(yōu)化過程具有多層次特性,本文針對風險管理、確定性優(yōu)化和風險控制三個關(guān)鍵點,分別進行了如下研究:
1)在風險優(yōu)化理論和算法的層面上,本文基于廣義不確定性原理,將傳統(tǒng)的不確定性優(yōu)
2、化拓展到基于粒度概率和后驗偏好的風險優(yōu)化?;诤篁炂玫娘L險優(yōu)化本質(zhì)上是高維多目標優(yōu)化問題,所以通過調(diào)整目標向量中粒度概率的數(shù)量和不確定性建模的精細程度,可以實現(xiàn)不確定性管理;而基于確定目標維數(shù)的風險優(yōu)化可以實現(xiàn)不確定性控制。為了方便優(yōu)化和決策,本文采用基于分解的多目標演化算法(MOEA/D)輔以過濾準則求解提出的優(yōu)化問題。MOEA/D中包含對失效損失的顯式建模,可以在優(yōu)化后實現(xiàn)基于總費用的多準則決策,為基于后驗偏好的結(jié)構(gòu)風險優(yōu)化提供了
3、算法支持。
2)在面向結(jié)構(gòu)多目標拓撲優(yōu)化需求的普適算法層面上,本文對多目標演化算法求解桁架多目標拓撲優(yōu)化的收斂速度進行了嚴格的實證比較研究。建立典型多目標拓撲優(yōu)化問題集并采用并行窮舉法計算其全局最優(yōu)Pareto前沿,提出算法性能評估的標準流程,并比較了8個具有代表性的多目標演化算法在桁架多目標拓撲優(yōu)化問題上的收斂速度極限?;诙鄬哟问諗啃枨螅惴ǖ氖諗啃院陀嬎阈试u估在一個體系內(nèi)完成。此外,本文揭示了桁架多目標拓撲優(yōu)化的若干困
4、難。在這些基礎(chǔ)上,本文從確定性結(jié)構(gòu)優(yōu)化的角度,為高效求解復雜的基于后驗偏好的結(jié)構(gòu)風險優(yōu)化提供算法支持。
3)在結(jié)構(gòu)風險優(yōu)化的工程應(yīng)用和特種算法層面上,本文考慮到建筑結(jié)構(gòu)受風災(zāi)所致的損失無可用模型的現(xiàn)狀,提出了高層建筑抗風設(shè)計的基于后驗偏好的風險優(yōu)化方法。本文采用三維封閉解進行不確定性量化與傳播,采用基于學習核的主成分分析進行目標域降維,并提出混合微型多目標粒子群算法求解高維多目標問題,最后例證了初始造價和最不利均方加速度失效概
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