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摘要:
为了解决传统双向渐进结构优化法中存在迭代历程易出现局部振荡现象、算法效率低的问题,提出了一种基于加权几何平均迭代的改进双向渐进结构优化法.通过研究当前迭代步灵敏度权重因子和历史迭代步敏度权重因子对结构优化过程的影响程度,与当前迭代步敏度权重因子对应的迭代历程变化趋势,实现了最优当前迭代步敏度权重因子的优化选择.3个经典算例验证了较原生过滤法与基于算术平均的过滤法两种处理方法,本文方法在保持了同等刚度的同时,减轻了迭代历程的震荡程度,显著提高了迭代的稳定性,减少了迭代次数,效率提高了10%~37.5%,说明该方法的可行性与有效性.
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文献信息
篇名 基于加权几何平均迭代的改进BESO法
来源期刊 南京航空航天大学学报 学科 工学
关键词 双向渐进结构优化法 均化处理 加权几何平均 权重因子
年,卷(期) 2020,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 416-421
页数 6页 分类号 TH11
字数 3453字 语种 中文
DOI 10.16356/j.1005-2615.2020.03.009
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 鲁世红 南京航空航天大学机电学院 48 415 13.0 18.0
2 余威 南京航空航天大学机电学院 1 0 0.0 0.0
3 韩艳彬 1 0 0.0 0.0
4 种永刚 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
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双向渐进结构优化法
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加权几何平均
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南京航空航天大学学报
双月刊
1005-2615
32-1429/V
大16开
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28-140
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