系統識別號 | U0002-2406201910231100 |
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DOI | 10.6846/TKU.2019.00759 |
論文名稱(中文) | 應用粒子群鯨魚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 Particle Swarm and Whale 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 | 107 |
學期 | 2 |
出版年 | 108 |
研究生(中文) | 廖謙文 |
研究生(英文) | Chien-Wen Liao |
學號 | 606430220 |
學位類別 | 碩士 |
語言別 | 繁體中文 |
第二語言別 | |
口試日期 | 2019-06-06 |
論文頁數 | 82頁 |
口試委員 |
指導教授
-
張永康
委員 - 陳步偉 委員 - 沈坤耀 |
關鍵字(中) |
粒子群演算法 鯨魚演算法 最佳化設計 |
關鍵字(英) |
Particle Swarm Optimization Whale Optimization Algorithm Optimum Design |
第三語言關鍵字 | |
學科別分類 | |
中文摘要 |
本論文結合粒子群演算法與鯨魚演算法於結構最佳化設計中。粒子群演算法是一種模擬鳥類覓食行為的仿生演算法,其特點為架構簡單、設計參數少且收斂速度快。鯨魚演算法是一種模擬座頭鯨泡泡網獵食行為的演算法,鯨魚演算法有三種搜索模式能夠避免落入區域解並增加大範圍的搜索機率。在搜索階段分為兩種:探勘階段與開發階段,其中在開發階段又分為螺旋更新位置與收縮環繞機制。粒子群鯨魚演算法則是結合粒子群演算法與鯨魚演算法進行運算,利用鯨魚演算法特殊的更新位置方式搜索最佳解,減少計算時間。混合之演算法將鯨魚演算法得到之最佳解提供給粒子群演算法作為個體最佳值之參考,透過粒子群演算法的多點搜索能力加快收斂速度。本研究結合此兩種演算法的優點混合為一演算法,由數值分析範例結果顯示,應用粒子群鯨魚演算法於結構最佳化可取得不錯的效果。 |
英文摘要 |
Optimum design of structures by a hybrid Particle Swarm Optimization and Whale Optimization Algorithm are used in this study. The Particle Swarm Optimization(PSO) is inspired by simulation of social psychological expression of birds which has simple concept, less control parametric setting and fast convergence. The Whale Optimization Algorithm(WOA) is inspired from the bubble-net hunting behavior by humpback whales. There are three search methods to avoid falling into local solution and enhance the search probability of a global range. There are two kinds of search stage, which are exploration phase and exploitation phase. In the exploitation stage, we can use shrinking circle mechanism and spiral updating position to search the best value. PSO-WOA comprises of best characteristic of both Particle Swarm Optimization and Whale Optimization Algorithm. The hybrid algorithm treat the optimal value of the WOA as the best previous position of the Particle. Numerical examples were analyzed and discussed by the hybrid method, the results of numerical analysis showed that optimum design of structures by PSO-WOA are better than other references. |
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 3 1.3 本文架構 8 第二章 粒子群演算法 9 2.1 基礎理論 9 2.2 常數慣性權重 12 2.3 線性遞減式慣性權重 13 第三章 鯨魚演算法 14 3.1 基礎理論 14 3.2 環繞獵物 16 3.3 開發階段 17 3.3.1 收縮環繞機制 17 3.3.2 螺旋更新位置 17 3.4 探勘階段 19 第四章 最佳化設計 20 4.1 最佳化設計概念 20 4.2 最佳化問題 21 4.3 粒子群鯨魚演算法(PSO-WOA) 22 4.4 粒子群鯨魚演算法執行流程 23 4.5 適應值 24 4.6 程式執行流程 25 第五章 數值分析 27 5.1 範例一:十桿件桁架結構最佳化設計 28 5.2 範例二:二十五桿件桁架結構輕量化設計 30 5.3 範例三:七十二桿件桁架結構輕量化設計 32 5.4 範例四:直升機尾桁結構輕量化設計 34 5.5 範例五:單層懸臂薄板結構輕量化設計 36 5.6 範例六:四層壓電複合薄板結構之輕量化設計 38 第六章 結論 42 參考文獻 69 附錄 75 圖目錄 圖1 粒子速度及位置更新示意圖 44 圖2 座頭鯨進行水泡網捕獵示意圖 45 圖3 收縮環繞機制2D示意圖 46 圖4 螺旋更新位置2D示意圖 47 圖5 探勘階段搜索2D示意圖 48 圖6 粒子群鯨魚演算法流程圖 49 圖7 程式執行流程圖 50 圖8 範例一 十桿件桁架結構尺寸圖 51 圖9 範例二 二十五桿件桁架結構尺寸圖 52 圖10 範例三 七十二桿件桁架結構尺寸圖 53 圖11 範例四 直升機尾椼結構外型及負載圖 54 圖12 範例五 單層懸臂薄板結構外型圖 55 圖13 範例六 四層壓電複合薄板結構外型圖 56 表目錄 表1 範例一 十桿件桁架結構最佳設計值之比較 57 表2 範例二 二十五桿件桁架結構各節點受力 58 表3 範例二 二十五桿件桁架結構節點座標 59 表4 範例二 二十五桿件桁架結構分類及桿件與節點關係 60 表5 範例二 二十五桿件桁架結構最佳化結果比較 61 表6 範例三 七十二桿件桁架結構節點受力情形 62 表7 範例三 七十二桿件桁架結構分類及桿件與節點關係 63 表8 範例三 七十二桿件桁架結構最佳設計值之比較 64 表9 範例四 直升機尾桁之桿件與節點關係 65 表10 範例四 直升機尾桁結構最佳化結果比較 66 表11 範例五 單層懸臂薄板結構最佳化結果比較 67 表12 範例六 四層壓電複合薄板結構最佳化結果比較 68 |
參考文獻 |
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