王勇

摘 要：本文使用粒子群算法（Particle Swarm Optimization，以下简称PSO算法），利用Matlab编制优化程序，通过调用APDL编制储罐的有限元模型完成结构分析计算，实现对大型立式钢结构储罐的优化设计。 本文所提的算法对实际工程有一定的参考意义，为复杂结构的优化设计提供了一种新的思路。

关键词：粒子群（PSO）算法； 立式储罐 ；优化设计 ； Matlab ； APDL

目前PSO算法已经在很多领域内得到广泛使用，算法具有很好的收敛性，能够快速实现优化目的。但在结构设计领域主要还是针对桁架等结构进行优化设计，主要是因为目前的结构分析模型是通过Matlab等软件编程实现，对于桁架结构容易实现，但对于复杂的结构模型利用Matlab编程进行分析计算将耗费大量的精力，因此很大程度上限制了该类方法在实际工程中的应用。然而设计过程中使用的很多结构分析软件都可以参数化输入输出，优化过程中可以调用该类结构设计软件进行计算分析。本文通过在实际工程设计中使用该算法，实现立式储罐优化设计，提出一种新的结构优化设计思路。

利用ANSYS参数化语言APDL编制储罐的有限元模型完成结构分析计算，从而将PSO算法推广到复杂结构设计，实现复杂结构的优化设计。

1粒子群优化（PSO）算法

PSO算法源于对鸟群捕食的行为的仿生研究，同遗传算法类似，是一种基于迭代的优化工具。系统初始化一组随机解，通过一定的机制迭代搜寻最优值。每个粒子均含相同维数的优化设计变量，由目标函数值决定该粒子的优劣，目标函数为包含各设计变量的函数，迭代过程中粒子通过跟踪两个"极值"进行更新。……