DOI:10．3969/j．issn．2095－509X．2023．06．006基于生物地理学算法的桁架结构优化陈泰锟1，周转2，罗正帮2，周焕林1(1．合肥工业大学土木与水利工程学院，安徽合肥230009)(2．安徽华电工程咨询设计有限公司，安徽合肥230022)摘要:针对具有离散变量的桁架结构优化问题，提出了基于生物地理学算法的尺寸、形状与拓扑一体式优化方法。以杆件截面尺寸、结构形状与节点连接形式作为设计变量，以结构质量最小为目标函数，考虑以结构刚度、强度和杆件的稳定性作为约束条件，建立一种基于生物地理学算法的优化模型，采用罚函数法处理约束条件，对平面和空间桁架结构进行布局优化。优化后的桁架杆件排布形式合理且质量最优。关键词:离散变量;桁架;生物地理学算法;布局优化中图分类号:TU323．4文献标识码:A文章编号:2095－509X(2023)06－0033－06起重机等机械装备的臂架为桁架结构，杆件众多，布置形式多变，故对其结构进行优化具有重要的意义。郜少波等［1］提出了基于多进化行为粒子群算法的起重机主梁轻量化设计方法。李末等［2］实现了桁架臂架中的装配式标准节快速建模。张子健等［3］将改进的布谷鸟算法应用于桥式起重机主梁优化设计。武岳等［4］采用改进的萤火虫算法对杆系结构进行拓扑优化。肖阿阳［5］研究了基于演化算法的杆系结构拓扑与布局优化设计。生物地理学(biogeography－basedoptimization，BBO)［6］算法作为一种新型群体智能仿生优化算法，求解精度高，收敛速度快，能有效处理离散变量的优化问题。本文提出了一种基于生物地理学算法的尺寸、形状与拓扑一体式优化方法，以杆件截面尺寸作为尺寸设计变量、结构形状作为形状设计变量、节点连接形式作为拓扑设计变量，建立了杆件结构的尺寸和布局优化模型，利用生物地理学算法对平面桁架与空间桁架标准节进行布局优化。1优化模型设W为结构的总质量;M为杆件数;Lj和ρj分别为第j根杆件的长度和密度;Aj为第j根杆件截面设计变量;Tj为第j个拓扑变量;ge为约束函数;NC为约束函数数量;y为截面变量离散域;ND为离散截面型号数量;x为节点坐标;NS为结构中的节点数量;yND为截面尺寸变量，ND=30;xNS为节点坐标变量，NS=10。桁架结构布局优化问题的数学模型为:minW=∑Mj=1ρjAjLj(x)(j=1，2，…，M)s．t．ge(Aj，Tj，Lj(x))≤0(e=1，2，…，NC)Aj∈y={y1，y2，…，yND}x={x1，x2，…，xNS}(1)2基于BBO算法的结构优化2．1生物地理学(BBO)算法BBO算法是Dan提出的一种基于生物地理学理论的新型智能优化算法...
