Advertisement

MATLAB开发——基于生成算法的桁架设计优化

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目运用MATLAB软件，结合生成算法进行桁架结构的设计与优化。通过算法迭代提升桁架性能，减少材料使用量，旨在实现高效、轻量化工程设计。 本项目涉及使用MATLAB进行基于生成算法的桁架设计优化，并提供关于桁架设计优化的WCSMO出版物的相关补充材料。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • MATLAB开发——基于生成算法的桁架设计优化
    优质
    本项目运用MATLAB软件，结合生成算法进行桁架结构的设计与优化。通过算法迭代提升桁架性能，减少材料使用量，旨在实现高效、轻量化工程设计。 本项目涉及使用MATLAB进行基于生成算法的桁架设计优化，并提供关于桁架设计优化的WCSMO出版物的相关补充材料。
     
  • MATLAB桁架优化_matlab.rar_十杆桁架_截面优化_遗传算法_桁架优化
    优质
    本资源提供了一个基于MATLAB平台的桁架结构设计程序，适用于具有十个杆件的桁架系统。采用遗传算法进行截面尺寸的优化计算，以实现桁架系统的轻量化和成本效益最大化。 本算法是一款基于遗传算法的十杆桁架截面优化程序，在MATLAB 10.0环境下测试通过，能够完美运行。
     
  • 基于教学的桁架优化教学-MATLAB开发
    优质
    本项目旨在通过MATLAB进行桁架结构的优化设计教学，结合实际工程案例，提供一套完整的理论与实践相结合的教学方案。 基于教学的优化方法是一种模拟课堂教学现象的进化算法。此 MATLAB 代码为桁架优化问题实现了该技术。“HelpTLBO.mp4”文件解释了如何使用代码。关于 TLBO 方法及更高效的 TLBO 算法的更多细节可以在以下参考资料中找到：1. 使用协作策略对具有频率约束的设计和形状进行设计；2. 频率约束下的多班教学；3. 基于改进教学学习的空间设计。
     
  • PSO_25.rar_25杆桁架_PSO算法应用与桁架优化
    优质
    本研究探讨了PSO算法在工程设计中的应用，通过分析和优化25杆桁架结构，展示了该方法在提高结构效率及减少材料使用方面的潜力。 使用PSO算法优化25杆桁架结构，以获得更好的结果。
     
  • 桁架刚度计算器：此小程序用于计算桁架的刚度矩阵，假定桁架由细长弹性元件（如梁）构成 - MATLAB开发
    优质
    本MATLAB小程序旨在计算桁架结构的刚度矩阵，适用于由细长弹性元件组成的简单或复杂桁架系统。通过精确输入节点和单元参数，用户可快速获得所需力学性能数据。 关于桁架刚度矩阵的计算方法，请参考相关研究文献。其中有一个功能简单的函数（TrussStiffness.m），在给定节点坐标及连接元素列表的情况下可以计算出桁架的刚度，适用于二维与三维结构分析。使用此函数时，可以通过输入help TrussStiffness获取更多细节信息。 此外还提供了一个图形用户界面(GUI)，用于以更加直观的方式进行简单结构的刚度矩阵计算。要打开该GUI并定义相关参数后保存结果至工作区变量（例如命名为M），可以执行命令：M =桁架刚度GUI。 需要注意的是，此程序最初设计目的是为了教育用途，因此功能较为基础和直接，旨在简化对刚度矩阵的理解与应用过程。
     
  • 利用MATLAB遗传算法(GA)进行桁架优化-功能介绍及MATLAB开发代码
    优质
    本文章介绍了如何使用MATLAB遗传算法工具箱对桁架结构进行优化设计，并提供了相应的MATLAB编程实现代码。通过详细的功能说明和实践案例，读者可以掌握基于GA的桁架优化方法及其在工程中的应用价值。 在人工智能领域，遗传算法（GA）是一种模仿自然选择过程的搜索启发式方法。这种启发式通常用于为优化和搜索问题生成有用的解决方案。遗传算法属于较大的一类进化算法 (EA)，它使用受自然界进化原理启发的技术来解决各种优化问题，比如继承、变异、选择和交叉。 此代码实现了 MATLAB 遗传算法 (GA) 函数，以优化具有连续设计变量的基准 10 杆桁架问题。有关该问题更多详细信息以及不同优化方法结果之间的比较，请参见相关文献： - 文献一：频率约束桁架设计中的多班教学优化 - 文献二：基于改进教学学习算法的空间桁架设计 视频文件 HelpGA.mp4 说明了如何使用代码进行操作。
     
  • 基于遗传模拟退火算法的钢桁架结构优化设计研究（2011年）
    优质
    本研究运用遗传模拟退火混合算法对钢桁架结构进行优化设计，旨在提高结构性能及经济性。发表于2011年。 本段落结合遗传算法（GA）的全局寻优性能强与模拟退火算法（SA）的局部搜索能力强的优点，提出了一种用于钢桁架结构离散变量优化设计的遗传模拟退火算法(SAGA)。通过以十杆桁架为例进行数值实验，并与其他优化方法进行了比较。结果表明，遗传模拟退火算法的寻优概率达到100%，平均进化代数为35代，其稳定性和求解效率均优于改进后的遗传算法。实验结果显示，在整体搜索的同时采用退火操作进行局部搜索能够提高该算法的局部搜索能力，并有效克服了传统遗传算法迭代缓慢的问题。因此，将此方法应用于钢桁架离散变量优化设计中具有显著优势。
     
  • 基于类桁架连续体的桁架结构拓扑优化研究（2014年）
    优质
    本研究聚焦于应用类桁架连续体方法进行桁架结构的拓扑优化，旨在探索高效的设计策略，以实现材料分布最优化和承载能力最大化。该工作发表于2014年。 为了将非均匀各向异性类桁架连续体离散化为工程实际所需的杆系结构，我们分析了此类桁架的性质及集中杆的确立方法，并建立了相应的离散化方案。通过具体案例验证发现：采用先构建类桁架连续体再进行离散化的策略是切实可行的，所得结果与解析解非常接近。
     
  • 基于教学与学习的桁架优化及MATLAB代码.zip
    优质
    本资源包提供了一套针对工程教育中桁架结构优化的教学方案和学习材料，包括详细教程、案例分析以及可直接运行的MATLAB代码。适合教师用于课程讲授或学生自主研究使用。 版本：MATLAB 2014/2019a/2021a，包含运行结果。 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机仿真、图像处理及路径规划等多领域的 MATLAB 仿真实验。 内容介绍： 标题所示的内容包括但不限于以下方面，更多详细信息请访问博主主页进行搜索和查看。 - 智能优化算法及其应用 - 神经网络回归预测与时序预测 - 图像识别与分割、图像处理技术 - 信号处理及故障诊断 适合人群：本科至硕士阶段的科研学习者。 博客介绍： 热爱科研的 MATLAB 开发人员，致力于修心和技术并进。欢迎对相关项目感兴趣的读者进行交流讨论。 团队长期从事以下领域的算法研究和改进： 1. 智能优化算法及其应用 - 改进智能优化算法（单目标与多目标） - 生产调度问题：装配线、车间及生产线平衡等调度策略的研究。 - 路径规划问题，包括旅行商问题(TSP)、车辆路径规划(VRP)以及无人机三维路径设计等。 2. 神经网络预测分类 涵盖BP神经网络、LSSVM、SVM等多种算法的回归和时序预测应用。 3. 图像处理技术 - 包括车牌识别、交通标志检测，到人脸表情分析，病灶定位等多项图像识别任务。 - 各类图像分割与缺陷检测等项目也包含在内。 4. 信号处理及故障诊断 5. 元胞自动机仿真：涵盖交通流模拟、人群疏散模型以及病毒传播机制研究等多个方面。
     
  • Adam随机梯度下降优化算法的Matlab实现-基于Adam的优化方法-matlab开发
    优质
    本项目提供了Adam随机梯度下降优化算法的MATLAB实现代码，适用于机器学习与深度学习中的参数优化。 `fmin_adam` 是 Kingma 和 Ba 提出的 Adam 优化算法的一种实现，该算法具有自适应学习率，并为每个参数单独使用动量（Momentum）。Adam 算法设计用于处理随机梯度下降问题；即在每次迭代中仅使用小批量数据来估计梯度的情况，或者当应用随机 dropout 正则化时。关于 `fmin_adam` 的用法示例可以在其 GitHub 存储库中找到。 函数的调用方式为：[x, fval, exitflag, output] = fmin_adam(fun, x0, stepSize, beta1, beta2, epsilon, nEpochSize, options>)。更多详细信息请参考相关文档和功能帮助文件。