导读:本文包含了内参数非线性优化论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:钢筋混凝土联肢剪力墙,墙肢高宽比,连梁跨高比,地震易损性
内参数非线性优化论文文献综述
付俊杰[1]（2017）在《钢筋混凝土联肢剪力墙几何参数非线性优化分析》一文中研究指出钢筋混凝土剪力墙结构体系由于具备较高的承载力和抗侧刚度被广泛应用于高层建筑,其中联肢剪力墙结构为该体系的重要分支。联肢剪力墙结构不仅满足了建筑的使用功能,而且设计合理的结构能够形成双重抗震设防机制。然而对于钢筋混凝土联肢剪力墙几何尺寸的优化设计通常是在弹性阶段仅考察对单一响应量的影响规律,因此,深入研究钢筋混凝土联肢剪力墙的几何参数对结构在弹塑性阶段各响应量的影响规律并综合各响应量的变化趋向完成优化分析是不可或缺的。本文以钢筋混凝土联肢剪力墙为研究对象,连梁跨高比和墙肢高宽比为关键参数,遵循中心复合设计的CCF方案准则并严格按照中国现行规范设计建立结构模型。以顶点位移角和有害层间位移角作为变形控制指标,采用静力推覆分析、动力时程分析和基于IDA的结构地震易损性分析对结构的承载能力、变形能力、刚度退化、损伤模式以及结构各级性能水平的失效概率和储备能力进行了全面研究。并且进一步基于非线性分析结果完成了双因子二阶响应面分析以研究两个几何参数对结构性能的影响规律,以F检验揭示了因子显着性,应用综合优化分析求得因子最优值,从而优化钢筋混凝土联肢剪力墙的设计方案。通过本文的研究工作,得到的主要结论如下:(1)结构的极限承载力和初始刚度随着连梁跨高比的减小而提高,随着墙肢高宽比的增大而降低,弹性耦连比在0.348~0.584之间的结构延性较好。(2)无论是顶点位移角、名义层间位移角还是有害层间位移角都在墙肢高宽比较小的情况下,连梁跨高比较小时响应最小,而在墙肢高宽比中等或者较大的情况下,连梁跨高比处于中等水平时响应最小。(3)连梁跨高比降低至接近小跨高比范畴时,结构的层剪力增长显着,同时随着墙肢高宽比的增大而明显提高;各层连梁的端部弯矩随着连梁跨高比的减小或者墙肢高宽比的增大而明显增长,同时连梁最大弯矩所在楼层高度比率降低;随着墙肢高宽比的增大,各层墙肢底部弯矩显着增长;结构的损伤程度在弹性耦连比处于0.487~0.642之间时相对较低。(4)随着结构变形的增加,结构所承受的地震动强度近似线性提高,地震动强度提高的梯度随着连梁跨高比的减小或者墙肢高宽比的减小而加大;结构的Sa(T1,5%)条件下θtop的对数标准差在结构的基本自振周期大于1s后均较小并且趋于稳定。(5)无论在使用良好、功能中断还是防止倒塌的性能水平下,结构的墙肢高宽比越小或者连梁跨高比越小,结构地震易损性的中位值越大,同等谱加速度下结构的失效概率越低;根据中国现行规范设计的混凝土联肢剪力墙结构满足了叁水准的设计要求而且弹性耦连比在0.487~0.642之间的结构抗倒塌的能力较好。(6)以结构各性能水平的储备系数来看,结构的墙肢高宽比越小或者连梁跨高比越小时结构的EMR越大;结构的连梁跨高比处于中等水平时,结构的PMR最高,并且墙肢高宽比越小,结构的PMR越高;结构的墙肢高宽比在较小或中等水平时,连梁跨高比越小,结构的CMR越高,但墙肢高宽比较大时,连梁跨高比处于中等水平时,结构的CMR最高;另外,随着性能水平等级的提高,结构的墙肢高宽比和连梁跨高比对储备系数的影响逐渐降低。(7)基于因子的显着性分析表明,连梁跨高比对极限承载力、最大有害层间位移角、基底剪力、连梁最大弯矩和CMR的影响最大;墙肢高宽比对初始刚度、顶点位移角、最大层间位移角和地震易损性中位值的影响最大;连梁跨高比和墙肢高宽比对极限位移角、墙肢最大弯矩、EMR和PMR的影响相当。(8)几何参数综合优化的研究表明,结构的各响应量均在墙肢高宽比达到最小时取得最优值,连梁跨高比最优值随着墙肢高宽比的增大而指数型提高;墙肢高宽比处于3~6.6之间时,连梁跨高比的最优值在3.49~4.10之间,这意味着钢筋混凝土联肢剪力墙以弯曲变形为主的状态下,连梁跨高比的取值宜处于中等偏小的水平。(本文来源于《重庆大学》期刊2017-05-01）
汤龙[2]（2013）在《多参数非线性优化方法关键技术研究及应用》一文中研究指出现代CAE技术的发展使得各类优化方法在汽车车身设计领域得到广泛应用。车身设计优化问题的目标函数通常为隐式的黑箱函数，且其CAE仿真过程非常耗时，传统的梯度算法和启发式算法在计算效率上已经远远不能满足工程实践的应用需求。目前，近似模型技术是求解此类优化问题的有效手段。该技术的最大优势在于能够通过有限次数的正问题计算给出目标响应在整个设计空间中的经验性估计。如果能够建立问题的高精度近似模型，则优化的效率将得到大幅度提升。然而，随着设计变量的增多，设计空间的规模迅速扩大，构建精度和效率成为当前近似模型技术的主要瓶颈，因此，建立一种行之有效的多参数近似模型方法很有必要。此外，很多优化问题涉及到离散设计变量，其高维性导致近似模型技术的优势难以得到发挥，为此，需要立足于新的角度，开发适用于离散变量的多参数优化方法。综上所述，本文将围绕多参数优化问题展开研究，具体的研究内容如下：(1)随着优化问题设计参数的增多，构建近似模型所需样本点的数量将呈近乎指数级增长，对于非线性问题，在可接受的计算成本(训练样本点数)下，难以获取黑箱问题的高精度近似模型，且传统的元模型技术无法有效识别设计参数之间的耦合性以及它们对目标响应的敏感程度，从而难以体现问题的本质。为此，本文提出基于多参数解耦的自适应非线性近似模型方法(Kriging-HDMR)。该方法采用Cut-HDMR多参数解耦模型将高维问题分解成不同阶次耦合项的组合，通过逐一识别两两参数之间的耦合性确定Cut-HDMR中一阶耦合项的组成，同时忽略那些对目标响应影响较弱的高阶耦合项，从而可将样本点数随问题维数增长的数量级由原来的指数级降为多项式级。另一方面，Kriging-HDMR方法利用Cut-HDMR模型将建模的对象由最初的高维问题转化为若干较低维问题，成功地降解了建模的复杂度，因此能够大幅度地提高近似模型的精度。研究结果表明，基于同一组训练样本点，Kriging-HDMR模型的精度显着优于Kriging模型。(2)目前主流的连续设计变量优化方法是基于近似模型技术和智能布点策略进行的。此类算法的性能在很大程度上依赖近似模型的精度，然而对于多参数问题，传统近似模型的全局精度差，导致优化的效率低且容易陷入局部最优。为此，本文提出了基于连续型设计变量的多参数非线性优化算法(P-HGS)。该算法采用多维投影技术将Kriging-HDMR近似模型与MPS智能布点策略相结合，在每个迭代步，根据Kriging-HDMR模型的结构将新样本点向过中心点的切线和切面内投影，利用生成的投影点更新Kriging-HDMR近似模型中的各分项，并通过添加修正项来确保整个近似模型在新样本点上的插值性，从而可以利用Kriging-HDMR模型的精度优势改善优化的效率和精度。采用不同规模的测试函数对P-HGS方法的性能进行测试，并与MPS方法作比较，测试结果表明，P-HGS方法显着提高了MPS的全局搜索能力、效率和稳健性。(3)工程优化问题会常常会涉及离散变量，如材料变量。而离散变量的存在会额外地、甚至成倍地增加解向量的维数，这会导致近似模型的精度大幅度下降，难以用于求解优化问题，尤其是多参数优化问题。因此，本文提出了基于离散型设计变量的多参数非线性优化算法(KCHS-UPDA)。算法根据Pareo前沿定义若干特征解，在每个迭代步中，找到每个特征解的位置，进而确定相应的采样集合，从而实现了空间缩减，提高了优化效率。为了进一步提高算法的收敛速度，在每个采样集合内部，采用K-mean聚类方法建立采样概率模型，并随机地生成样本点。该算法不需要建立近似模型，从而有效地避免了近似模型对于离散变量多参数问题的精度缺陷。另一方面，在同一个迭代步中，几个特征解的位置通常是分散的，而采样集合中的样本点在每个特征解周围都有分布，因此，算法的全局搜索性能可以在一定程度上得到提升。通过若干多目标优化问题对算法的可行性进行测试，测试结果表明该算法可以通过较少量的正问题计算找到精度较高的Pareto前沿。(本文来源于《湖南大学》期刊2013-06-28）
胡旭林[3]（2013）在《基于Workbench的O形圈多参数非线性优化》一文中研究指出为了研究槽口圆角和预压缩量对密封效果的影响,利用ANSYS软件的Workbench模块建立了O形橡胶密封结构模型,分别讨论了在预密封和工作压力下密封圈的等效应力、剪切应力和接触应力,并分析了随着槽口圆角和预压缩量的变化,密封圈最大剪切应力和接触应力的变化规律。将槽口圆角和预压缩量同时作为参变量,考察得到密封圈最大剪切应力和接触应力的变化规律。(本文来源于《煤矿机械》期刊2013年05期）
赵越,江南[4]（2011）在《基于最小二乘法的摄像机标定参数非线性优化》一文中研究指出在摄像机标定中通常采用两步法求解摄像机内外参数,即首先进行预标定,利用直接线性变换或透视变换矩阵方法线性求取摄像机参数,然后对预标定参数进行非线性优化。针对两步法的非线性优化问题,基于最小二乘法提出径向畸变条件下以预标定参数为初始值通过LM方法迭代求解内外参数的方法。标定实验结果表明该方法可提高标定精度,且收敛速度快。(本文来源于《第九届全国信息获取与处理学术会议论文集Ⅰ》期刊2011-08-06）
左辰,胡萍[5]（1993）在《无源电力滤波器电路参数非线性约束优化》一文中研究指出对偏调谐类单调谐滤波器提出了非线性约束优化模型,运用大系统理论协调优化单调谐滤波器和高通滤波器.实例计算表明,该方法是对以往单调谐滤波器设计计算方法的一大改进.(本文来源于《湖南大学学报(自然科学版)》期刊1993年05期）
左辰,胡萍[6]（1993）在《无源电力滤波器电路参数非线性约束优化》一文中研究指出本文对偏调谐类单调谐滤波器提出了非线性约束优化模型,运用大系统理论协调优化单调谐滤波器和高通滤波器。实例计算表明,该方法是对以往单调谐滤波器设计计算方法的一大改进。(本文来源于《电力电容器》期刊1993年03期）
内参数非线性优化论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
现代CAE技术的发展使得各类优化方法在汽车车身设计领域得到广泛应用。车身设计优化问题的目标函数通常为隐式的黑箱函数，且其CAE仿真过程非常耗时，传统的梯度算法和启发式算法在计算效率上已经远远不能满足工程实践的应用需求。目前，近似模型技术是求解此类优化问题的有效手段。该技术的最大优势在于能够通过有限次数的正问题计算给出目标响应在整个设计空间中的经验性估计。如果能够建立问题的高精度近似模型，则优化的效率将得到大幅度提升。然而，随着设计变量的增多，设计空间的规模迅速扩大，构建精度和效率成为当前近似模型技术的主要瓶颈，因此，建立一种行之有效的多参数近似模型方法很有必要。此外，很多优化问题涉及到离散设计变量，其高维性导致近似模型技术的优势难以得到发挥，为此，需要立足于新的角度，开发适用于离散变量的多参数优化方法。综上所述，本文将围绕多参数优化问题展开研究，具体的研究内容如下：(1)随着优化问题设计参数的增多，构建近似模型所需样本点的数量将呈近乎指数级增长，对于非线性问题，在可接受的计算成本(训练样本点数)下，难以获取黑箱问题的高精度近似模型，且传统的元模型技术无法有效识别设计参数之间的耦合性以及它们对目标响应的敏感程度，从而难以体现问题的本质。为此，本文提出基于多参数解耦的自适应非线性近似模型方法(Kriging-HDMR)。该方法采用Cut-HDMR多参数解耦模型将高维问题分解成不同阶次耦合项的组合，通过逐一识别两两参数之间的耦合性确定Cut-HDMR中一阶耦合项的组成，同时忽略那些对目标响应影响较弱的高阶耦合项，从而可将样本点数随问题维数增长的数量级由原来的指数级降为多项式级。另一方面，Kriging-HDMR方法利用Cut-HDMR模型将建模的对象由最初的高维问题转化为若干较低维问题，成功地降解了建模的复杂度，因此能够大幅度地提高近似模型的精度。研究结果表明，基于同一组训练样本点，Kriging-HDMR模型的精度显着优于Kriging模型。(2)目前主流的连续设计变量优化方法是基于近似模型技术和智能布点策略进行的。此类算法的性能在很大程度上依赖近似模型的精度，然而对于多参数问题，传统近似模型的全局精度差，导致优化的效率低且容易陷入局部最优。为此，本文提出了基于连续型设计变量的多参数非线性优化算法(P-HGS)。该算法采用多维投影技术将Kriging-HDMR近似模型与MPS智能布点策略相结合，在每个迭代步，根据Kriging-HDMR模型的结构将新样本点向过中心点的切线和切面内投影，利用生成的投影点更新Kriging-HDMR近似模型中的各分项，并通过添加修正项来确保整个近似模型在新样本点上的插值性，从而可以利用Kriging-HDMR模型的精度优势改善优化的效率和精度。采用不同规模的测试函数对P-HGS方法的性能进行测试，并与MPS方法作比较，测试结果表明，P-HGS方法显着提高了MPS的全局搜索能力、效率和稳健性。(3)工程优化问题会常常会涉及离散变量，如材料变量。而离散变量的存在会额外地、甚至成倍地增加解向量的维数，这会导致近似模型的精度大幅度下降，难以用于求解优化问题，尤其是多参数优化问题。因此，本文提出了基于离散型设计变量的多参数非线性优化算法(KCHS-UPDA)。算法根据Pareo前沿定义若干特征解，在每个迭代步中，找到每个特征解的位置，进而确定相应的采样集合，从而实现了空间缩减，提高了优化效率。为了进一步提高算法的收敛速度，在每个采样集合内部，采用K-mean聚类方法建立采样概率模型，并随机地生成样本点。该算法不需要建立近似模型，从而有效地避免了近似模型对于离散变量多参数问题的精度缺陷。另一方面，在同一个迭代步中，几个特征解的位置通常是分散的，而采样集合中的样本点在每个特征解周围都有分布，因此，算法的全局搜索性能可以在一定程度上得到提升。通过若干多目标优化问题对算法的可行性进行测试，测试结果表明该算法可以通过较少量的正问题计算找到精度较高的Pareto前沿。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
内参数非线性优化论文参考文献
[1].付俊杰.钢筋混凝土联肢剪力墙几何参数非线性优化分析[D].重庆大学.2017
[2].汤龙.多参数非线性优化方法关键技术研究及应用[D].湖南大学.2013
[3].胡旭林.基于Workbench的O形圈多参数非线性优化[J].煤矿机械.2013
[4].赵越,江南.基于最小二乘法的摄像机标定参数非线性优化[C].第九届全国信息获取与处理学术会议论文集Ⅰ.2011
[5].左辰,胡萍.无源电力滤波器电路参数非线性约束优化[J].湖南大学学报(自然科学版).1993
[6].左辰,胡萍.无源电力滤波器电路参数非线性约束优化[J].电力电容器.1993
标签：钢筋混凝土联肢剪力墙; 墙肢高宽比; 连梁跨高比; 地震易损性;