肖雨果，盛鹰，ZENG Lingxi

(1.四川大学建筑与环境学院, 成都610065; 2.Risk Management Institute, National University of Singapore, Singapore 119077)



一种用于结构拓扑优化的改进遗传演化算法

肖雨果1，盛鹰1，ZENG Lingxi2

(1.四川大学建筑与环境学院, 成都610065; 2.Risk Management Institute, National University of Singapore, Singapore 119077)

拓扑优化是结构优化设计领域中的重点和热点课题。结构渐进优化法(ESO)和遗传演化算法(GESO)是近年来提出的拓扑优化方法，可用于寻找结构最优的拓扑形状，指导结构概念设计。但这两种方法均存在诸多缺点，在工程应用中具有局限性。针对ESO和GESO方法的缺陷，发展了适用于拓扑优化的一种基于并行小生境比对法的改进遗传算法，并将改进遗传算法与ESO方法相结合，提出了灵敏度过滤技术和单元删除的修正判据，建立了引导式单元删除策略和孤立单元判断机制，形成了一种新的改进遗传演化算法(Improved Genetic Evolutionary Algorithm, IGEA)，并以VC++作为编程平台，编写了集改进遗传算法、有限元、IGEA方法于一体的拓扑优化程序，有效实现了结构拓扑优化设计。算例表明，提出的IGEA方法优于ESO和GESO方法。

拓扑优化；改进遗传演化算法；灵敏度过滤；引导式单元删除；孤立单元判断

引言

结构拓扑优化是一种根据设计区域、优化目标、设计载荷、边界约束和制造工艺约束而寻求结构材料最佳分布的优化方法，其优化结果可改善结构性能或节省材料，在建筑、机械、航空航天、海洋工程、船舶制造等领域具有广泛的应用价值[1]。

结构拓扑优化包括离散结构拓扑优化和连续体结构拓扑优化。其中，连续体结构拓扑优化在工程中的应用更广，其早期的方法主要为均匀化方法[2]、变厚度法[3]、变密度法[4]，但它们的通用性与计算效率不理想。……