西安建筑科技大学学报(自然科学版)

将遗传算法应用于结构被动减振装置的参数优化之中,提出了优化方法以及数学模型。以控制一个大跨度钢桁架连廊的人致振动为工程实例,通过Matlab编写算法主程序,利用有限元进行循环计算,实现对STMD系统的刚度、阻尼参数以及MTMD系统的位置组合的优化。结果表明:在TMD系统中应用遗传算法寻优得到的最优参数比Den hartog定点理论计算出的最优参数减振率提高2.7%,在MTMD系统中最优的布置方式比均布布置方式对中心频率的减振率能提高2.2%,同时也说明了遗传算法在TMD减振系统优化中的可行性。

The genetic algorithm is applied to the parameter optimization of the structural passive vibration damping device, and the optimization method and mathematical model are proposed. Taking the control of human-induced vibration of a large-span steel truss corridor as an engineering example, the main program of the algorithm is written by Matlab, and the finite element is used for cyclic calculation to optimize the stiffness and damping parameters of the STMD system and the position combination of the MTMD system. The results show that the optimal parameters obtained by applying the genetic algorithm in the TMD system are 2.7% higher than the optimal parameters calculated by the Den hartog fixed-point theory. The optimal layout in MTMD system is 2.2% higher than that of uniform layout, and the feasibility of the genetic algorithm in the optimization of the TMD damping system is also illustrated.

引言
1 结构减振控制数学模型
2 算法优化过程的实现
3 工程实例
4 对MTMD位置组合的优化
5 结论

图1 基于遗传算法的结构TMD参数优化流程<br/>Fig.1 Structural TMD parameter optimization process based on genetic algorithm

图1 基于遗传算法的结构TMD参数优化流程
Fig.1 Structural TMD parameter optimization process based on genetic algorithm

图2 东配楼三维图<br/>Fig.2 Three-dimensional view of the East Building

图2 东配楼三维图
Fig.2 Three-dimensional view of the East Building

图3 连廊平面及立面图<br/>Fig.3 Corridor plane and elevation

图3 连廊平面及立面图
Fig.3 Corridor plane and elevation

图4 连廊有限元模型<br/>Fig.4 Finite element model of corridor

图4 连廊有限元模型
Fig.4 Finite element model of corridor

表1 遗传算法参数取值<br/>Tab.1 Values of genetic algorithm parameters

表1 遗传算法参数取值
Tab.1 Values of genetic algorithm parameters

图5 遗传算子操作示意图<br/>Fig.5 Schematic diagram of genetic operator operation

图5 遗传算子操作示意图
Fig.5 Schematic diagram of genetic operator operation

图6 遗传算法的最优与平均适应度曲线<br/>Fig.6 Optimal and average fitness curves of genetic algorithms

图6 遗传算法的最优与平均适应度曲线
Fig.6 Optimal and average fitness curves of genetic algorithms

表2 不同计算方法下的最优TMD参数<br/>Tab.2 Optimal TMD parameters under different calculation methods

表2 不同计算方法下的最优TMD参数
Tab.2 Optimal TMD parameters under different calculation methods

图7 两种算法加速度时程曲线对比<br/>Fig.7 Comparison of acceleration time history curves of the two algorithms

图7 两种算法加速度时程曲线对比
Fig.7 Comparison of acceleration time history curves of the two algorithms

表3 MTMD减振系统力学参数<br/>Tab.3 Mechanical parameters of MTMD vibration reduction system

表3 MTMD减振系统力学参数
Tab.3 Mechanical parameters of MTMD vibration reduction system

图8 MTMD待选位置及编号<br/>Fig.8 MTMD candidate positions and numbers

图8 MTMD待选位置及编号
Fig.8 MTMD candidate positions and numbers

图9 初始种群及编码示意图<br/>Fig.9 Schematic diagram of initial population and coding

图9 初始种群及编码示意图
Fig.9 Schematic diagram of initial population and coding

图10 交叉和变异操作示意图<br/>Fig.10 Schematic diagram of crossover and mutation operations

图10 交叉和变异操作示意图
Fig.10 Schematic diagram of crossover and mutation operations

表4 遗传算法参数取值<br/>Tab.4 Values of genetic algorithm parameters

表4 遗传算法参数取值
Tab.4 Values of genetic algorithm parameters

图11 遗传算法的最优与平均适应度曲线<br/>Fig.11 Optimal and average fitness curves of genetic algorithms

图11 遗传算法的最优与平均适应度曲线
Fig.11 Optimal and average fitness curves of genetic algorithms

图12 MTMD减振系统的最优布置位置<br/>Fig.12 Optimal placement of MTMD vibration reduction system

图12 MTMD减振系统的最优布置位置
Fig.12 Optimal placement of MTMD vibration reduction system

图13 两种算法加速度时程曲线对比<br/>Fig.13 Comparison of acceleration time history curves of the two algorithms

图13 两种算法加速度时程曲线对比
Fig.13 Comparison of acceleration time history curves of the two algorithms

表5 两种MTMD布置方位下结构加速度峰值(m/s2)<br/>Tab.5 Structural acceleration peaks under two MTMD layout orientations(m/s2)

表5 两种MTMD布置方位下结构加速度峰值(m/s2)
Tab.5 Structural acceleration peaks under two MTMD layout orientations(m/s2)

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备注

引言

1 结构减振控制数学模型

2 算法优化过程的实现

3 工程实例

4 对MTMD位置组合的优化

5 结论

期刊信息