【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
0、
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为特征中得到启发并用于求解优化问题的,算法中每个粒子都代表问题的一个潜在解,每个粒子对应一个由适应度函数决定的适应度值。粒子的速度决定了粒子移动的方向和距离,速度随自身及其他粒子的移动经验进行动态调整，从而实现个体在可解空间中的寻优。
3、abaqus是一套功能强大的工程模拟的有限元软件，其解决问题的范围从相对简单的线性分析到许多复杂的非线性问题。abaqus被广泛
技术实现思路
0、
技术实现思路
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1、为了解决上述技术问题本专利技术了提供了一种用粒子群算法模型优化grpu复合材料光伏支架的方法，包括以下步骤:
2、s1、以grpu复合材料光伏支架为研究对象，分别对各组成部件几何尺寸开展参数形式建模，对各部件装配位置进行参数化控制；
3、s2、根据各组成部件采用grpu复合材料的设计要求，在abaqus中，首先利用脚本语言python将材料属性参数化，对各组成部件划分有限元网格，再对其施加约束、载荷和相互作用，定义好分析步，设置后处理中得到质量和挠度；
4、s3、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；
5、所述粒子群算法在优化过程中的寻优速度和寻优位置的计算公式为：
6、
7、xk+1＝xk+vk+1
8、其中ω为为惯性权重，r1,r2为分布于【0，1】区间的随机数，用于修改权重大小，c1,c2为学习因子，为个体最优粒子位置，为为全局最优粒子位置，k为当前迭代次数，v为粒子速度，x为粒子位置；
9、s4、嵌套粒子群算法代码，结合适应度函数和abaqus脚本，通过多次循环迭代该脚本，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grpu复合材料光伏支架参数的最优值。
10、优选的，所述s1具体为：
11、s11、grpu复合材料光伏支架的部件包括：主梁、次梁、斜撑和立柱；
12、s12、该过程利用python语言在abaqus中建立grpu复合材料光伏支架的参数化模型。
13、优选的，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)
14、当u≤目标值target_u时，返回质量w的值进行优化，
15、当u>目标值target_u时，对当前参数的质量加入一个惩罚项，使粒子搜索过程中尽量避开该范围，
16、通过abaqus脚本得到u和w的值，挠度u和质量w。
17、优选的，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。
18、优选的，次梁采用grpu复合材料，长度大于3000mm，在光伏组件受到风荷载、雪荷载以及自重荷载的作用下，次梁的挠度小于跨度的1/200。
19、优选的，主梁采用grpu复合材料，长度大于2000mm，在光伏组件受到在风荷载、雪荷载以及自重荷载的作用下，主梁的挠度小于跨度的1/200。
20、优选的，斜撑采用grpu复合材料，斜撑长度要短于立柱长度，在光伏组件受到在上模压下到最终位置时，斜撑的挠度不超过斜撑跨度的1/60。
21、优选的，立柱采用grpu复合材料，在受到主梁挤压后将力传递到地面上，立柱分为前立柱和后立柱前立柱高度要大于300mm，在光伏组件受到在上模压下到最终位置时，立柱的挠度不超过立柱跨度的1/60。
22、与现有技术相比，本专利技术的优点和积极效果在于：
23、本专利技术提供了一种使用grpu复合材料为材料的光伏支架结构模型，其可避免传统热镀锌等钢结构光伏支架在海边等腐蚀较高的地区损坏过快的问题，并通过abaqus仿真与粒子群优化算法相结合改变结构类型，减少材料使用量，降低成本，提高工作效率。
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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。
5.根据权
6.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，主梁采用GRPU复合材料，长度大于2000mm，在光伏组件受到在风荷载、雪荷载以及自重荷载的作用下，主梁的挠度小于跨度的1/200。
7.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，斜撑采用GRPU复合材料，斜撑长度要短于立柱长度，在光伏组件受到在上模压下到最终位置时，斜撑的挠度不超过斜撑跨度的1/60。
8.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，立柱采用GRPU复合材料，在受到主梁挤压后将力传递到地面上，立柱分为前立柱和后立柱前立柱高度要大于300mm，在光伏组件受到在上模压下到最终位置时，立柱的挠度不超过立柱跨度的1/60。
...【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。
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