一种用粒子群算法模型优化GRPU复合材料光伏支架的方法技术

本发明专利技术提供了种用粒子群算法模型优化GRPU复合材料光伏支架的方法，涉及结构优化技术领域。本发明专利技术包括以下步骤：通过ABAQUS本身的python环境和语言，得到所需支架模型的ABAQUS脚本，将所需优化的部分用参数表示。结合挠度、质量和参数的适应度函数，得到相应的适应度值来带入粒子群算法进行优化，最后嵌套适用于该支架模型的粒子群算法代码，结合适应度函数和ABAQUS脚本，通过过次循环迭代该脚本，得到相应的适应度值，再优化粒子群搜索范围，反复重复上述过程，最终确定光伏支架参数的最优值。本发明专利技术通过结合ABAQUS仿真和粒子群算法优化的方式，改善了截面形状和支架位置，减少支架的截面面积、有效的降低了成本。

【技术实现步骤摘要】

：本专利技术属于结构优化，尤其是一种用粒子群算法模型优化grpu复合材料光伏支架的方法。

技术介绍

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技术介绍
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1、在过去的10年里，光伏发电一直是世界上增长最快的发电来源。支撑结构是光伏组件的基础，直接影响光伏电站的运行安全和建设投资，良好的光伏支撑结构可以显著降低建设和维护成本，地面光伏系统已广泛应用于大规模太阳能发电，支架常采用铝、钢等材料，但尚存在诸多弊端，容易受到气候及环境影响，在一些风速较大、日照充足且空气湿度大的地区，这种金属材料维护成本较高。聚氨酯grpu复合材料复合材料具有比强度/刚度高、耐候性优等特性，替代金属材料组成光伏支架，具有施工快捷、综合成本低、耐腐蚀等优势。

2、粒子群算法(particle swarm optimization,pso)是计算智能领域,除了群算法鱼群算法之外的一种群体智能的优化算法。该算法最早由kennedy和eberhart在1995年提出的pso算法源于对鸟类捕食行为的研究,鸟类捕食时,找到食物最简单有效的策略就是搜寻当前距离食物最近的鸟的周围区域。pso算法是从这种生物种群行本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种用粒子群算法模型优化GRPU复合材料光伏支架的方法，其特征在于，包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种用粒子群算法模型优化GRPU复合材料光伏支架的方法，其特征在于，所述S1具体为：

3.根据权利要求1所述的一种用粒子群算法模型优化GRPU复合材料光伏支架的方法，其特征在于，所述S3中，适度函数通过调取ABAQUS脚本中前处理中光伏支架创建过程对其进行随机赋值的参数，以及仿真计算得到的光伏支架挠度和质量得到相应的适应度，所述适应度函数模型为：return weightif U<＝target_U else weight+1000*(U-targ...

【技术特征摘要】

1.一种用粒子群算法模型优化grpu复合材料光伏支架的方法，其特征在于，包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种用粒子群算法模型优化grpu复合材料光伏支架的方法，其特征在于，所述s1具体为：

3.根据权利要求1所述的一种用粒子群算法模型优化grpu复合材料光伏支架的方法，其特征在于，所述s3中，适度函数通过调取abaqus脚本中前处理中光伏支架创建过程对其进行随机赋值的参数，以及仿真计算得到的光伏支架挠度和质量得到相应的适应度，所述适应度函数模型为：return weightif u<＝target_u else weight+1000*(u-target_u)

4.根据权利要求1所述的一种用粒子群算法模型优化grpu复合材料光伏支架的方法，其特征在于，所述grpu复合材料光伏支架包括主梁、次梁、斜撑和立柱，主梁和次梁的截面均为c型梁结构，斜撑的截面为矩形梁结构，立柱的截面为圆柱形梁结构，光伏组件安装在次梁上，次梁和主梁通过螺栓连接组合成一个类平面结构，且与地面成一定的夹角，立柱垂直于地面与主梁通过螺栓连接。

【专利技术属性】
技术研发人员：王思萌，
申请(专利权)人：王思萌，
类型：发明
国别省市：

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