第
42
卷第
l
期
2
∞
7
年
2
月
西南交通大学学报
JOURNAL
OF
SOUTHWEST JIAOTONG UNIVERSITY
文章编号
:0258-2724
(
2007
)01
-009
4
-0
5
椅架结构拓扑优化的微粒群算法
袁代林
1
，
2
陈虫
L
1
Vo
l.
42
No.1
Feb.
2007
(
1
西南交通大学应用力学与工程系，四川成都
61
∞
31;
2.
西南交通大学数学系，四川成都
610031
)
摘
要:为了解决有应力和位移约束的衍架结构的拓扑优化问题，将微粒群算法用于衍架结构拓扑优化.用罚函
数法将应力和位移约束下的结构优化问题转化为无约束优化问题，用微粒群算法迭代计算.为了证明此方法的
可行性，给出了
2
个具有应力和位移约束的析架结构拓扑优化的算例.计算结果表明，微粒群算法与现有算法获
得的中行架结构拓扑优化结果一致.
关键词:微粒群算法;析架;罚函数法;结构拓扑优化
中图分类号
:0342
文献标识码
:A
Particle Swarm Optimization AIgorithm for Topological
Optimization of Truss Structures
YUAN
D
α
ilin
J.2.
CHEN
Qiu
J
(1.
Dep
t.
of
App
l.
Mechanics
and
Eng.
,
Southwest
Jiaotong
University
,
Chengdu
610031
, China; 2.
Dept.
of
Mathematics
,
Southwest
Jiaotong
Univer
百
ity
，
Chengdu
610031
, China)
Abstract:
To solve the problem of topological optimization
of
truss structures with stress
and
displacement
constraints.
particle swarm optimization
(PSO)
algorithm was adopted. With this
method.
the penalty function approach is
applied
to
turn
the constrained optimization problem to a no-
constrained
optimization
problem.
and
then
the particle swarm optimization algorithm is
used
to
iterative calculation. Two examples of topological optimization
of
truss structures with stress
and
displacement
constraints were given
to
show the validity
of
this method. The results indicate that
the
identical
results are got by PSO
and
another topological optimization algorithm.
Key
words:
particle swarm optimization;
truss;
penalty function; structural topology optimization
微粒群优化
(Particle
Swarm Optimization. PSO
)算法是由
Kennedy
和
Eberhart[ll
于
1995
年开发的演化
计算技术.它是模拟鸟群觅食的过程而发展起来的，是一种重要的群体智能算法川，流程简单，易于实现，
是很好的迭代优化工具，具有全局寻优能力.目前
PSO
已应用于函数优化、多目标优化、神经网络训练、模
糊系统控制等
[2.3
J
具有应力及位移约束的椅架结构拓扑优化设计是非线性约束优化问题，约束函数较复杂，难以得到导
数信息.解决书?架拓扑优化常用的数学规划法、准则法等需要用函数的导数，而且收敛性不好，微粒群算法
适合于解决这类问题.考虑将微粒群算法用于精架结构拓扑优化问题中.
1
微粒群算法简介
PSO
算法~
2]
作为一种仿生演化算法，是基于群体的，将每个个体看作是在
n
维搜索空间中的没有质量
和体积的以变动的速度飞行的微粒，飞行速度根据个体的飞行经验和群体的飞行经验进行动态调整.设有
收稿日期
:2005
-0
3-10
作者简介:哀代林
(1973
- )
，男，博士研究生，研究方向为群体智能和进化计算，电话
:028
-8
7613015
，
E-mail:
yuandailin@home.swjtu.edu.cn
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