遗传算法工具箱在半主动-TMD参数优化中的应用.pdf

【遗传算法工具箱在半主动-TMD参数优化中的应用】 遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化方法，常用于解决复杂的多目标优化问题。在本文中，作者周小波、禹见达和李东探讨了遗传算法在半主动调谐质量阻尼器（Semi-active TMD）参数优化中的应用，以改善结构振动控制的效果。 调谐质量阻尼器（TMD）是一种被动控制设备，通常由弹簧、阻尼器和质量块构成，用于减少建筑物因风或地震等外界因素引起的振动。传统的TMD系统在特定频率范围内表现出良好的减振效果，但其控制频率带较窄，限制了其在实际工程中的广泛应用。 文章提出了一个新型的结构振动控制系统，即变频TMD半主动控制系统。这种系统引入了频率转换机制，使得TMD可以根据结构振动的状态动态调整其工作频率，从而扩大了减振频率范围。通过遗传算法工具箱，研究人员能够分析和优化系统参数，以寻找最佳的频率转换策略。 遗传算法工具箱是实现遗传算法的一种软件工具，它提供了便捷的接口和算法框架，使得用户可以专注于问题的定义和目标函数的设定，而无需深入了解算法的底层实现。在本研究中，工具箱被用来求解半主动TMD系统的最优参数配置，以达到最大化的振动控制效果。 通过对结构动力放大系数的分析，研究发现单个变频TMD作为半主动驱动器，相较于传统TMD，能够更有效地降低结构响应，并具有更宽的减振频率带。这意味着变频TMD在应对不同频率的振动时，其控制效果更为显著，对结构保护更为全面。 此外，遗传算法的全局搜索能力有助于在大量可能的参数组合中找到最优解，避免陷入局部最优，这对于半主动TMD参数的选择至关重要。通过优化，可以确保系统在各种工况下都能保持高效减振性能。 总结起来，遗传算法工具箱的应用为半主动TMD参数优化提供了一个有效的方法，提高了结构振动控制的效率和效果。这一研究对于土木工程领域具有重要的实践意义，特别是在设计和实施结构振动控制策略时，能够为工程师提供新的思路和技术支持。未来的研究可能将进一步探索遗传算法与其他优化技术的结合，以提升半主动控制系统的智能化水平。