【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及建筑施工，具体涉及一种基于python开发的扭曲型材遗传算法优化方法。
技术介绍
1、随着建筑工程的高速发展，出现了很多超大跨度的结构和很多新型建筑造型，这些结构和造型非常复杂，为了使结构适应建筑造型的要求，就需要结构中的一些构件随着结构的曲率变化而变化，这些变化包括构件的弯曲、扭转和异形，因此对该类构件的加工制作非常重要。但国内涉及较多的是单曲弯扭构件的加工，对于双曲万弯扭构件加工几乎无可借鉴的经验。双曲面弯扭构件的设计、加工成型均较难控制。
2、公开于该
技术介绍
部分的信息仅仅旨在增加对本专利技术的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。
技术实现思路
1、为解决现有技术所存在的问题，现提供一种基于python开发的扭曲型材遗传算法优化方法，可以有效解决双曲面弯扭构件的设计成型困难的问题。
2、为了解决上述技术问题，本申请实施例提供了一种基于python开发的扭曲型材遗传算法优化方法，其包括以下步骤：
3、步骤一、利用python编写遗传算法计算扭曲型材拉弯朝向所需要的最优角度x，使得扭曲型材前壁与玻璃内壁的距离同标准距离相减的偏差值f(x)最小；
4、步骤二、建立种群，计算每个种群染色体的f(x)值，计算种群内每个染色体的f(x)相加，求得平均值ave；
5、步骤三、选择种群，将种群内小于或等于平均值ave的染色体保留进新的种群new_pop，淘
6、步骤四、循环步骤三，循环之后的种群会按照遗传算法的规律沉淀出最优的解；
7、步骤五、在最终沉淀的种群里面，选择偏差值最小的染色体f(x)所对应的最优解x(best)。
8、在一些可能的实施例中，步骤一中，标准距离为6mm。
9、在一些可能的实施例中，步骤四中，循环次数不低于50次。
10、为了解决上述技术问题，本申请实施例一种存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上任一所述方法的步骤。
11、为了解决上述技术问题，本申请实施例一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上任一所述方法的步骤。
12、与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：
13、本专利技术基于python开发的扭曲型材遗传算法优化方法，利用python编写遗传算法计算扭曲型材拉弯朝向所需要的最优角度x，使得扭曲型材前壁与玻璃内壁的距离同标准距离相减的偏差值f(x)最小，建立种群，计算每个种群染色体的f(x)值。遗传算法是模拟生物在自然环境下遗传的过程而形成的自适应全局优化搜索算法，如果把某个问题的可行域看作是一个族群，目标函数f(x)看作是自然选择的条件，那么，这个族群通过一代又一代的繁行和进化最终变成最接近筛选条件的样子，就能方便且有效地迭代出扭曲型材拉弯朝向所需要的最优角度x的最优解x(best)，解决扭曲型材设计、成型困难的问题。
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1.一种基于Python开发的扭曲型材遗传算法优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于Python开发的扭曲型材遗传算法优化方法，其特征在于：步骤一中，标准距离为6mm。
3.根据权利要求1所述的基于Python开发的扭曲型材遗传算法优化方法，其特征在于：步骤四中，循环次数不低于50次。
4.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至3中任一项所述方法的步骤。
5.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至3中任一项所述方法的步骤。
【技术特征摘要】
1.一种基于python开发的扭曲型材遗传算法优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于python开发的扭曲型材遗传算法优化方法，其特征在于：步骤一中，标准距离为6mm。
3.根据权利要求1所述的基于python开发的扭曲型材遗传算法优化方法，其特征在于：步骤四中，循环次...
【专利技术属性】
技术研发人员：李玮，姜佳丽，李月浩，
申请(专利权)人：中建八局装饰工程有限公司，
类型：发明
国别省市：
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