跳到主要內容

臺灣博碩士論文加值系統

(18.97.9.172) 您好!臺灣時間:2025/01/15 23:29
字體大小: 字級放大   字級縮小   預設字形  
回查詢結果 :::

詳目顯示

我願授權國圖
: 
twitterline
研究生:洪立德
研究生(外文):Horng Lih Der
論文名稱:遺傳演算法於結構最佳化設計之限制條件處理研究
論文名稱(外文):Research on Constraint Handling for Structural Optimization with Genetic Algorithms
指導教授:鍾添東鍾添東引用關係
指導教授(外文):T.T.Chung
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺灣大學
系所名稱:機械工程學研究所
學門:工程學門
學類:機械工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1999
畢業學年度:87
語文別:中文
論文頁數:126
中文關鍵詞:遺傳演算法結構最佳化設計外懲罰函數可適性懲罰函數非固定式懲罰函數
外文關鍵詞:Genetic algorithmsStructural optimizationExterior penalty functionAdaptive penalty functionNon-stationary penalty function
相關次數:
  • 被引用被引用:10
  • 點閱點閱:349
  • 評分評分:
  • 下載下載:0
  • 收藏至我的研究室書目清單書目收藏:1
本文研究限制條件的處理對於結構最佳化設計之遺傳演算法的影響。首先,提出一種新型式不同懲罰強度的外懲罰函數法。研究此種懲罰函數法的收斂特性並與可適性懲罰函數法與非固定式懲罰函數法相比較,進而提出一個可動態調整懲罰程度的評估程序。此評估程序能依據族群對限制條件的違反個數與違反程度來決定所要使用的懲罰程度。最後,本文發展出一套結合遺傳演算法與ANSYS有限元素法分析軟體的整合程式。利用此程式,可對一些測試的範例及實際工程結構設計問題進行分析。從分析結果可知,利用提出的評估程序所決定的動態懲罰程度,對於大部分的分析範例皆能得到一個十分滿意的收斂結果。
This thesis studies the effect of constraint handling for structural optimization with genetic algorithms. First, a new form of the traditional exterior penalty function method with different penalty levels are introduced. The convergent characteristics of this new penalty function are investigated and compared with characteristics of the adaptive penalty function method and non-stationary penalty function method. Then, an evaluation process that can dynamically adjust the level of the penalty term is provided. This evaluation process determines the penalty level according to the violated constraint numbers and the level of constraint violation in the population. Finally, an integrated program combining genetic search algorithms and the ANSYS finite element software is developed. With this developed program, design processes of some test examples and practical structural design problems are given. From these results, it shows that the dynamic penalty level determined by the proposed evaluation process will give quite satisfactory convergent result for most cases.
第一章 緒論1
1.1簡介1
1.2文獻回顧2
1.3研究的目的與動機4
1.4研究的策略與方法5
1.5論文大綱介紹6
第二章 結構最佳化設計理論8
2.1結構最佳化設計的問題形式8
2.2有限元素法與機械結構分析12
2.3數值最佳化方法─非線性規劃法19
2.4遺傳演算法理論23
2.4.1遺傳演算法24
2.4.2遺傳演算法之理論基礎27
2.4.3遺傳演算法的運算子30
2.4.4遺傳演算法於最佳化設計35
第三章 遺傳演算法在最佳設計的應用37
3.1目標函數與設計變數的處理37
3.1.1遺傳演算法的目標函數37
3.1.2遺傳演算法的設計變數39
3.2遺傳演算法限制條件的處理40
3.2.1內懲罰函數法41
3.2.2外懲罰函數法42
3.2.3可適性懲罰函數法44
3.2.4非固定式懲罰函數法48
3.3遺傳演算法運算子的處理49
3.3.1個體數的給定49
3.3.2選擇法的給定49
3.3.3交配與突變運算子的處理52
3.4懲罰函數法與選擇壓力對最佳化收斂的關係53
3.5程式的流程與規劃55
第四章 最佳化設計─小型結構實例60
4.1三桿結構最佳化設計61
4.2十桿結構最佳化設計63
4.3二十五桿結構最佳化設計66
4.4薄壁懸臂軸結構最佳化設計69
4.5雙桿格架結構最佳化設計73
4.6數值函數實例76
4.6.1數值函數範例一76
4.6.2數值函數範例二79
4.7結果討論82
第五章 最佳化設計─大型結構實例84
5.1線切割放電加工機結構最佳化設計84
5.1.1線切割放電加工機靜態特性最佳化設計85
5.1.2線切割放電加工機動態特性最佳化設計89
5.2奈米級三次元量測儀的結構最佳化分析91
5.3結果討論95
第六章 結論與建議96
6.1結論與研究成果96
6.2建議與未來發展方向97
參考文獻98
附錄102
1. Booker, L.B., ”Improving Search in Genetic Algorithms”, Genetic Algor-ithms and Simulated Annealing, Morgan Kaufmann Publishers, pp.61-73, 1987.
2. Hajela, P., ”Genetic Search ─ An Approach to the Nonconvex Optimi-zation Problem”, AIAA Journal, pp.1205-1210, Vol. 28, No. 7, 1990.
3. Holland, J.H., “Adaptation in Natural and Artificial System”, University of Michigan Press, Ann Arbor, Mich., 1975.
4. Goldberg, D.E., “Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning”, Addison Wesley, Reading, MA, 1989.
5. Jenkins, W.M., “Towards Structural Optimization via the Genetic Algor-ithms”, Computers & Structures, Vol. 40, No. 5, pp.1321-1327, 1991.
6. Rajeev, S. and Krishnamoorthy, C. S., “Discrete optimization of structures using genetic algorithms”, Journal of Structural Engineering, ASCE, Vol, 118, No. 5, pp. 1233-1250, May, 1992.
7. Lin, C.-Y. and Hajela, P., ”Genetic Algorithms in Optimization Problems with Discrete and Integer Design Variables”, Engineering Optimization, Vol. 19, pp. 309-327, 1992.
8. 洪彥欽, “基因演算法則於結構最佳化設計之應用”, 碩士論文, 國立交通大學土木工程研究所, 新竹, 1994.
9. Wu, S.-J. and Chow, P.-T., “Genetic Algorithms for Nonlinear Mixed Discrete-Integer Meta-Genetic Parameter Optimization”, Engineering Optimi-zation, Vol. 24, pp. 137-159, 1995.
10. 林其禹、楊育家, “遺傳演算法之集結區鑑別技術”, 中國機械工程學會第十一屆學術研討會, pp. 689-697, 民國83年11月.
11. Lin, C.-Y., Liou, J.-Y. and Yang, Y.-J., “Hybrid Multimodal Optimi-zation with Clustering Genetic Strategies”,Engineering Optimization, pp.74-81, 1998.
12. 簡士傑, 葉怡成, “以遺傳演算法做鋼桁架結構之離散最佳化設計”, 中國土木水利工程學刊, 第八捲, 第三期, pp.355-362, 1996.
13. Chen, T.-Y. and Chen, C.-J., “Improvements of Simple Genetic Algorithm in Structural Design”, International Journal for Numerical Methods in Engineering, Vol. 40, pp.1323-1334, 1997.
14. Rao, S.S., “The Finite Element Method in Engineering”, 復文書局, 1989.
15. 鍾添東, ”最佳化理論在機械結構設計上之應用”, 台大機械系博士論文, 1986.
16. 陳建岳, ”使用商業有限元素法素軟體之結構最佳設計方法”, 台大機械系碩士論文, 1996.
17. 林奕鴈, ”兩點近似階數調整之結構優化法”, 台大機械系碩士論文, 1997.
18. Mitchell, M., “An Introduction to Genetic Algorithms”, Massachusetts Institute of Technology, pp. 170-171, 1996.
19. Baker, J., “Reducing Bias and Inefficiency in Selection Algorithm”, Proceedings of the Second International Conference on Genetic Algorithms and Their Applications, pp.14-21, 1987.
20. Baker, J., “Adaptive Selection Methods for Genetic Algorithms”, Proceedings of the First International Conference on Genetic Algorithms, pp.101-111, 1985.
21. Gen, M. and Cheng, R., “Genetic Algorithms and Engineering Design”, John Wiley & Sons, 1997.
22. Smith, A.E., and Tate, D.M., “Genetic Optimization Using a Penalty Function”, Proceedings of the Fifth International Conference on Genetic Algorithms, pp. 499-505, 1993.
23. Coit, D.W. and Smith, A.E., “Penalty Guided Genetic Search For Reliability Design Optimization”, International Journal of Computers and Industrial Engineering, Vol. 30, no. 4, pp.895-904, 1996.
24. Coit, D.W., Smith, A.E. and Tate, D.M., “Adaptive Penalty Methods for Genetic Optimization of Constrained Combinatorial Problems”, INO-FRMS Journal on Computing, Vol.8, No.2, 1996.
25. Jeffrey, A.J. and Christopher, R.H., “On the Use of Non-Stationary Penalty Functions to Solve Nonlinear Constrained Optimization Pro-blems with GA’s”, Proceedings of the First IEEE Conference on Evolutionary Computation, pp.579-584, 1994.
26. Gen, M. and Cheng, R., “A Survey of Penalty Techniques in Genetic Algorithms”, Proceedings of the IEEE Conference on Evolutionary Computation, pp.804-809, 1996.
27. Michalewicz, Z., “Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Program”, Springer, Third, Revised and Extended Edition, 1992.
28. Grefenstette, J.J., “Optimization of Control Parameters for Genetic Algorithms”, IEEE Transations on System, Man, and Cybernetics, Vol.SMC-16, No. 1, 1986.
29. Yen, C.H, “A Literature Review on the Components Improvement of Genetic Algorithms”, Journal of Taiwan Water Conservancy, Vol. 44, No. 1, pp.92-105, 1996.
30. Grefenstette, J.J., A User’s Guide to Genesis, 1990.
31. Johnson, E.H., “Disjoint Design Spaces in the Optimization of Harmonically Excited Structures“, AIAA Journal, Vol. 14, pp.259-261, 1976.
32. 廖運炫,鍾添東,”線切割放電加工機結構設計改善之研究”, 行政院國家科學委員會專題研究計劃期末報告(第一年), 1998.
33. 范光照,鍾添東,”奈米級三次元量測儀結構之設計與分析”, 行政院國家科學委員會專題研究計
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
第一頁 上一頁 下一頁 最後一頁 top