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An improved guide weight method for multi-constraints structural optimization design
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AI
DOI：10.1016/j.istruc.2025.109058.png)
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摘要
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引导权重法（GWM）是结构优化的一种有效方法，以其异常快的收敛率而闻名。然而，该方法无法同时优化多个约束，限制了其有效性。本研究针对多约束结构优化提出了一种改进的引导权重法（MIGW）。与现有的GWM不同，所提出的MIGW同时求解所有拉格朗日乘子（变量lambda），以实现多约束下的同步优化。因此，该方法降低了结构分析的复杂度和分析次数。此外，还确定了每个设计变量步长（变量alpha）的范围，以确保迭代后的值保持在预设限值内。为不同的设计变量分配不同的alpha值，增强了优化过程的灵活性。通过比较引导权重与权重来确定设计变量的迭代方向，提高了收敛速度。采用十杆平面桁架作为基准示例对所提出的MIGW的性能进行了评估。结果表明，与GWM和启发式优化算法相比，MIGW所需的分析次数分别减少了50%和178倍，同时获得了相似的结果。
Keyword:
Guide-weight method
Structural optimization
Lagrange multipliers
Iteration direction
Step length