系統識別號 | U0002-1306201810484600 |
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DOI | 10.6846/TKU.2018.00336 |
論文名稱(中文) | 結合粒子群與螢火蟲演算法於結構最佳化設計之研究 |
論文名稱(英文) | Optimum Design of Structures by A Hybrid Firefly and Particle Swarm Optimization Algorithm |
第三語言論文名稱 | |
校院名稱 | 淡江大學 |
系所名稱(中文) | 航空太空工程學系碩士班 |
系所名稱(英文) | Department of Aerospace Engineering |
外國學位學校名稱 | |
外國學位學院名稱 | |
外國學位研究所名稱 | |
學年度 | 106 |
學期 | 2 |
出版年 | 107 |
研究生(中文) | 徐祥恩 |
研究生(英文) | Hsiang-En Hsu |
學號 | 606430105 |
學位類別 | 碩士 |
語言別 | 繁體中文 |
第二語言別 | |
口試日期 | 2018-06-01 |
論文頁數 | 69頁 |
口試委員 |
指導教授
-
張永康
委員 - 陳步偉 委員 - 屠名正 |
關鍵字(中) |
粒子群演算法 螢火蟲演算法 最佳化設計 |
關鍵字(英) |
Particle Swarm Algorithm Firefly Algorithm Optimum Design |
第三語言關鍵字 | |
學科別分類 | |
中文摘要 |
本論文應用粒子群螢火蟲演算法於結構最佳化設計中。粒子群演算法為仿生演算法,其特點為收斂速度快,參數設定少、搜尋範圍廣泛及具有記憶性。螢火蟲演算則是模擬螢火蟲在求偶時使用亮光互相吸引,在空間中尋找最亮光源的特性來尋找問題的最佳解。螢火蟲演算法將區域中的各初始值模擬為各個螢火蟲個體,賦予各個體初始吸引值並依照光衰公式定義出吸引力關係式而推導出迭代關係式,使各值趨近於最佳解。粒子群螢火蟲演算法則是結合粒子群演算法和螢火蟲演算法兩種方法進行運算,利用螢火蟲演算法之光吸收強度特性增加區域搜尋效率,並透過粒子群演算法多點搜尋的能力加快收斂之速度。本研究結合兩種演算法的優點成一混合之演算法,以達到運算之效益並減少運算時間。數值範例中將對各種結構做分析與討論,結果顯示粒子群螢火蟲演算法能夠在結構最佳化取得不錯的成效。 |
英文摘要 |
Optimum design of structure by a hybrid firefly and particle swarm algorithm is used in this study. Particle Swarm Optimization(PSO) algorithm is a bionic technique which has fast convergence, less parametric setting and wide search range with memory. Firefly algorithm is conceptualized fireflies being attracted to each other by flashing light when mating season, and searching the brightest one in space area. The advantages of the firefly algorithm are fewer parameters need to be adjusted and the iterations converge efficiently. Firefly algorithm using inverse-square law to determined iterative function and definition of the attractiveness. In this study, a Hybrid Firefly and Particle Swarm Optimization algorithm is proposed for structural optimal design. In the Hybrid method, through the modified light intensity attraction characteristic of Firefly algorithm to improve local search ability and integrated with the global search technique of PSO algorithm can enhance the searching strategy. Optimum design of different structures were analyzed and discussed in Numerical Examples. The results of numerical examples showed that the optimum design of structures are better than other references in this study. |
第三語言摘要 | |
論文目次 |
目錄 中文摘要 I 目錄 IV 圖目錄 VI 表目錄 VII 第一章 緒論 1 1.1研究動機 1 1.2文獻回顧 4 1.3 本文架構 9 第二章 粒子群演算法 10 2.1基礎理論 10 2.2常數慣性權重 13 2.3線性遞減式慣性權重 14 第三章 螢火蟲演算法 15 3.1基礎理論 15 3.2名詞定義 18 3.3粒子群螢火蟲演算法 20 3.4適應值 22 3.5粒子群螢火蟲演算法執行流程 23 第四章 最佳化設計 24 4.1最佳化概念 24 4.2最佳化問題 25 4.3程式執行流程 26 第五章 數值分析 28 5.1範例一:十桿件桁架結構最佳化設計 29 5.2範例二:十七桿件桁架結構最佳化設計 31 5.3範例三:二十五桿件桁架結構輕量化設計 33 5.4範例四:直升機尾桁結構輕量化設計 35 5.5範例五:單層懸臂薄板結構輕量化設計 37 5.6 範例六: 四層壓電複合薄板結構之輕量化設計 39 第六章 結論 43 參考文獻 65 圖目錄 圖一 粒子速度及位置更新示意圖 45 圖二 螢火蟲演算法迭代示意圖 46 圖三 粒子群螢火蟲演算法程式流程圖 47 圖四 系統程式執行流程圖 48 圖五 範例一 十桿件桁架結構尺寸圖 49 圖六 範例二 十七桿件桁架結構尺寸圖 50 圖七 範例三 二十五桿件桁架結構尺寸圖 51 圖八 範例四 直昇機尾桁結構外型及負載圖 52 圖九 範例五 單層懸臂薄板結構外型圖 53 圖十 範例六 四層壓電複合板結構外型圖 54 表目錄 表一 範例一 十桿件桁架結構最佳設計值之比較 55 表二 範例二 十七桿件桁架結構最佳設計值之比較 56 表三 範例三 二十五桿件桁架結構各節點受力 57 表四 範例三 二十五桿件桁架結構節點座標 58 表五 範例三 二十五桿件桁架結構分類及桿件與節點關係 59 表六 範例三 二十五桿件桁架結構最佳化結果比較 60 表七 範例四 直升機尾桁之桿件分組 61 表八 範例四 直升機尾桁結構最佳化結果比較 62 表九 範例五 單層懸臂薄板結構最佳化結果比較 63 表十 範例六 四層壓電複合薄板結構最佳化結果比較 64 |
參考文獻 |
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