建筑结构中基于粒子群优化算法的弦支穹顶索力优化方法技术

本发明专利技术公开了建筑结构中基于粒子群优化算法的弦支穹顶索力优化方法，根据平衡状态下环向索预应力大小的差异，将环向索分为k组，以每组环向索的预应力为设计变量，获得k个设计变量，k个所述设计变量通过粒子群算法PSO进行索力优化，本发明专利技术在算法优选的初期，侧重于利用算法的全局搜索能力，快速找出位于全局最优解附近的粒子。而越到后期，搜索更为精细，充分利用算法的全局搜索能力，精确地找到全局最优解。粒子在搜索过程中，惯性系数的取值正好改变了本发明专利技术提供的算法的优化性能，高惯性权重粒子算法拥有优秀的全局搜索能力，而低惯性权重的取值粒子群算法表现出卓越的局部搜索能力。

Cable force optimization method of suspended dome based on Particle Swarm Optimization in building structure

The present invention discloses a cable force optimization method of suspended dome based on particle swarm optimization algorithm in building structure. According to the difference of prestressing force of circumferential cables in equilibrium state, circumferential cables are divided into k groups. Taking prestressing force of each group of circumferential cables as design variables, K design variables are obtained, and K design variables are optimized by PSO. The present invention is at the beginning of optimization algorithm. In this period, we focus on using the global search ability of the algorithm to quickly find the particles near the global optimal solution. In the later stage, the search is more precise, making full use of the global search ability of the algorithm to find the global optimal solution accurately. In the process of particle search, the value of inertia coefficient changes the optimization performance of the algorithm provided by the invention. The particle swarm optimization algorithm with high inertia weight has excellent global search ability, while the particle swarm optimization algorithm with low inertia weight shows excellent local search ability.

【技术实现步骤摘要】
建筑结构中基于粒子群优化算法的弦支穹顶索力优化方法
本专利技术涉及一种建筑结构受力分析算法，尤其涉及建筑结构中基于粒子群优化算法的弦支穹顶索力优化方法。
技术介绍
弦支穹顶结构在建筑工程界得到了广泛的应用，弦支穹顶结构在单层网壳下部布置索杆体系形成一种预应力复合结构体系，改变了结构的传力路径，解决了单层网壳面外刚度较小、对初始缺陷敏感、结构承载力由整体稳定性控制的缺点。张拉拉索的方式在结构体系内施加预应力能够调整结构的内力分布，降低杆件的内力幅值、提高整体受力性能，从而使得结构能够跨越更大的跨度。同时径向拉索的预张力可以抵消部分上部网壳在支座处产生的水平推力，减小结构体系对支承构件的依赖程度。故预应力的分布方式是影响弦支穹顶结构整体力学性能的关键。为施工完创造良好的建筑模型，弦支穹顶结构在张拉过程中，应严格控制上部网壳的竖向变形，而撑杆的上节点竖向位移在整体位移中起到重要作用，因此将撑杆的上节点竖向位移考虑作为预应力优化的关键参数。此外，因弦支穹顶结构的受力理念为自平衡体系，部分学者认为弦支穹顶结构在支座处的径向位移一定程度上表现了该结构的自衡效果，即支座处径向位移越小，说明因预应力本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.建筑结构中基于粒子群优化算法的弦支穹顶索力优化方法，其特征在于，该方法根据平衡状态下弦支穹顶环向索预应力大小的差异，将环向索分为k组，以每组环向索的预应力为设计变量，获得k个设计变量，k个所述设计变量通过粒子群算法PSO进行索力优化，设每个设计变量为：

【技术特征摘要】
1.建筑结构中基于粒子群优化算法的弦支穹顶索力优化方法，其特征在于，该方法根据平衡状态下弦支穹顶环向索预应力大小的差异，将环向索分为k组，以每组环向索的预应力为设计变量，获得k个设计变量，k个所述设计变量通过粒子群算法PSO进行索力优化，设每个设计变量为：即所有粒子的位置和速度为通过优化得到弦支穹顶索力的最优值，所述粒子群算法PSO包括以下步骤：步骤1：k个设计变量作为粒子组成初始粒子群计算每个粒子i在当次计算时所经历的历史最优位置，记为pbesti(t)；计算所有粒子直至当前所找到的最优位置即全局最优位置，记为gbest(t)；步骤2：粒子群下一次飞行t＝t+1，按下列公式1、公式2更新粒子的速度和位置，得到下一代粒子群的个体最优解pbesti(t)和群体最优解gbest(t)；公式1：公式2：pid(t)＝pid(t-1)+vid(t)；其中，vid(t)为第t次循环时粒子飞行更新的速度；w为惯性系数；γ1,γ2是一个在区间[0,1]内产生的随机数；c1,c2为学习因子；pid(t)为第t次循环时粒子的位置。步骤3：判断是否满足粒子群算法PSO的终止条件，若满足输出gbest(t)停止算法，否则转入步骤2继续进行迭代计算；继续进行迭代计算时，步骤2的惯性系数w随迭代次数按公式3、公式4进行优化：公式3：公式4：其中，wi、wi-1分别为第i、i-1次飞行的惯性系数，m为最大迭代次数，q1为初始惯性放大系数。2.根据权利要求1所述的建筑结构中基于粒子群优化算法的弦支穹顶索力优化方法，其特征在于，所述粒子群算法PSO采用Matlab软件编写，并与有线元分析软件ANSYS协同工作运行，协同工作流程包括以下步骤：S1：Matlab设置PSO的计算参数，随机生长初始粒子群，将粒子输出为设计变量，供ANSYS进行结构计算；S2：ANSYS读取Matlab输出的设计变量作为建模参数，采用APD...

【专利技术属性】
技术研发人员：区彤，石开荣，林全攀，陈前，谭坚，陈进于，
申请(专利权)人：广东省建筑设计研究院，华南理工大学，
类型：发明
国别省市：广东,44