基于python的桁架優(yōu)化探索

周中波 周圓兀

摘 要 桁架結構優(yōu)化是很有實踐意義的。本文對受應力約束、位移約束的一個桁架結構進行了以重量最小化為目標的計算。由于python是完全免費的高級程序設計語言，計算生態(tài)非常豐富，得到廣泛應用。通過實例說明，基于python，分別用序列二次規(guī)劃算法、遺傳算法、遺傳算法結合二次規(guī)劃算法進行優(yōu)化，都可以解決桁架優(yōu)化問題，并進行對比分析。

關鍵詞 桁架;python;序列二次規(guī)劃;遺傳算法;遺傳算法結合二次規(guī)劃算法

引言

結構的優(yōu)化是土木工程中重要的問題，一直以來得到學者和工程師們的重視。受到經濟、原材料等的制約，在滿足設計要求前提下，尋找最優(yōu)的方案。在優(yōu)化工具平臺上，Python是最近幾年非常流行的計算機編程高級語言，計算生態(tài)非常豐富，并且是免費的，所以一直以來受到廣大科學工作者的青睞。

序列二次規(guī)劃法是求解約束優(yōu)化問題的算法中最有效的一種算法[1-3]。斜拉橋因造型美觀而得到大量的應用，為此很多學者和工程師對其進行大量優(yōu)化分析和研究。斜拉橋設計過程中，成橋合理狀態(tài)是一個非常重要的關鍵問題，利用新型強次可行序列二次規(guī)劃算法，由索力優(yōu)化可解決[1-5]。

對房屋建筑結構、桁架結構、索網(wǎng)結構、鋼結構、板殼結構等進行設計優(yōu)化是十分必要的。房屋建筑工程的結構設計優(yōu)化是提升工程建設質量、降低工程建設成本的關鍵途徑[6-12]。

遺傳算法（GA）與傳統(tǒng)算法相比，具有跳出局部極值的能力。文獻[13]用遺傳算法對變截面框筒結構中鋼桁架加強層進行了最優(yōu)位置分析。文獻[14]對用遺傳算法進行結構優(yōu)化的現(xiàn)狀進行了說明。

1一個桁架重量最小化問題

如圖1所示桁架，受應力約束和位移約束，要求該桁架最小重量。

桿AC和BC的夾角α=30°，彈性模量為E，桿AC的橫截面積為A1，長度為L/cosα，桿BC的橫截面為A2，長度為L。C端受到豎直向下的力F。兩桿的應力最大不超過σ0，C端豎向位移約束為Δ0。桁架總重量可表示為 。

2優(yōu)化結果和討論

采用序列二次規(guī)劃算法，用十個不同的初始點（0-10之間的隨機數(shù)），基于python，對這個結構進行了優(yōu)化。十個不同初始點進行計算，從結果來看，10次不同初始點均能得到幾乎相同的最優(yōu)解[0.2474， 0.2474]和最優(yōu)值9.4301（相差小于0.0001）。即使初始點不滿足約束條件，也能很好的搜索到滿意的結果。

表1是GA算法和GA+SQP算法10次優(yōu)化計算的結果，從表中可以看出，GA+SQP算法能更快的收斂;兩種方法最優(yōu)值都接近理論最優(yōu)值（SQP算法的結果就是非常接近理論最優(yōu)解和最優(yōu)值），GA+SQP算法最優(yōu)值略好于GA算法，但標準差略大于GA算法;GA+SQP算法更接近最優(yōu)解，并且標準差更小。

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