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Elasto-plastic truss optimization under geometric nonlinearity using a genetic algorithm
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AI
DOI：10.3221/IGF-ESIS.75.10.png)
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摘要
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本文提出了一种先进的桁架结构优化方法，针对弹性-塑性设计案例（其中塑性变形控制在预定义限值内）和纯弹性场景（其中非弹性行为完全被阻止）进行处理。塑性变形通过残余力的互补应变能进行表征和量化，提供了一种可靠的非弹性响应度量。通过惩罚项纳入了与承载能力和结构稳定性相关的附加设计约束，而目标函数则专注于最小化结构重量。同时应用了使用性能限制以增强设计的鲁棒性。基于这些考虑，该框架将材料与几何非线性有限元分析（FEA）与遗传算法（GA）相结合，能够在预定义设计域内自动确定各杆件的最优横截面积。为进一步提高安全性，通过集成自动策略引入了几何缺陷。所提出技术的有效性通过两个基准数值算例进行了验证：一个37杆平面桁架和一个25杆空间桁架，在多种设计场景下进行评估。结果表明，该优化框架具有灵活性和可靠性，在完全满足所有结构性能指标的同时实现了显著的质量节省。
Keyword:
Structural optimization
steel trusses
elasto-plastic analysis
geometric nonlinearity
finite element method
genetic algorithm
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0
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