遗传算法在阻尼器优化布置中的应用探讨

黄文佳

成都理工大学工程技术学院，四川 乐山 614000

1 遗传算法的简述

在很多的工程优化中，常约束条件繁琐，仅仅通过传统优化算法是难以解决的。进而许多学者基于自然界生物进化原则，提出了解决优化问题有效的方法——遗传算法。遗传算法由教授Holland提出，它通过模拟物种进化，经选优淘劣而产生的一种解决繁琐优化问题的任意搜索方式。遗传算法主要以交叉、选择、变异三个基本步骤为基础，通过约束条件和目标函数的确定进行逐代寻优，直到得出符合要求的种群为止，从而得到最优化的解。其在解答优化问题时，对目标函数的梯度信息不依赖，具有本质并行性的性质，且对达到阻尼器的优化位置有效，因而在工程中得到广泛使用。

2 阻尼器的优化布置研究现状

随着地震的多发，减隔振技术已作为先进技术应用于各建筑结构中，其中附设阻尼器是其中的一种有效手段。但当结构楼层数的增加，抗震性能要求的提高，对阻尼器的优化布置成为了一研究热点。合理地布置阻尼器，优化阻尼器的位置，可以有效提高抗震性能。目前，在建筑物中合理确定阻尼器的位置，常采用的方法为遗传算法［1］。

阳光，黄真等人以平面桁架为例，基于遗传算法对其结构中阻尼器的合理布置进行研究，得出其计算方法与程序的正确性，且给出了阻尼器合理位置的建议。

李宏男，曲激婷等人就阻尼器优化布置提出了一种以遗传算法为基础的新型数学模型，在阻尼器的数目一定时，考虑到不同场地条件下，分别就速度型和位移型的阻尼器采取优化布置，确定了多种系数组合下的加权系数的最优组合。经对不同形式的阻尼器优化位置的特点进行了对比分析，为实际工程中应用提供了参考价值。

杨贝贝等人主要将鱼群算法和遗传算法进行结合，以相对误差和鲁棒性作为优化指标，形成一种改进的遗传算法，通过两个典型函数对改算法进行验证。再把建筑结构中梁柱的最小造价费用作为目标函数，通过对约束条件与待优化的变量的设定，创建梁柱的优化模型，最后将优化程序应用于一个五层钢混框架结构，验证了该算法的可行性，且对工程造价有所降低。

文献［2］主要对钢混框架结构进行阻尼器的优化布置，以反应谱确定的目标函数为基础，在阻尼器数目一定的情况下，利用 MATLAB遗传算法与直接搜索工具箱对中高层建筑的阻尼器数量进行搜索，得出不同的目标函数下的地震响应情况，说明该方法在结构阻尼器的优化布置中可行，便捷且效果良好。

文献［3］主要利用编制目标函数程序实现的改进遗传算法来对机库柱间消能支撑装置进行优化布置，并通过设置不同的适应度函数来对机库的抗震效能进行分析，得出改进遗传算法对机库减震位置优化有效。

燕乐纬，陈洋洋等人依次提出了应用于高层建筑结构中基于相对适应度和数字序列编码遗传算法的阻尼器优化布置的方法，前一种方法主要提出了改进的目标函数，确定了不同加权系数组合下的最优解，后一种方法主要采用数字序列编码，可解决各层安放阻尼器的数目不相同时的问题。这两种方法可促进种群的进化，得到全局的最优解，且通过算例得出了阻尼器的优化布置方案。

文献［4］主要利用MATLABS实现对ANSYS数据的处理，并以桁架结构为例，以满足受力及位移条件的杆件重量进行优化分析，验证基于ANSYS的遗传算法可行且效果良好。再对两跨五层钢混框架结构进行优化，以截面尺寸及配筋作为设计变量、以总造价为目标函数，使用该方法与 FMINCON非线性耦合进行优化分析。结果得出采用该算法进行优化可节约造价、降低成本，且操作方便、应用范围广，具有较高的应用价值，对解决复杂工程技术问题提供条件。

3 阻尼器的优化布置建议和展望

目前，基于遗传算法的阻尼器优化布置主要体现在以抗震性能的提高为基础，而阻尼器的数量是一定的情况下。而本文根据已有研究提出以下建议与展望：

（1）为更好地把控建筑物在地震响应下影响，可将消能装置的安装方式和阻尼器位置之间关系纳入到阻尼器优化布置中，将其作为遗传算法的寻优目标。

（2）当前关于遗传算法的研究主要体现在解决工程优化时早熟等现象，而阻尼器的个数，即尼器数量未考虑到造价成本中，在同时保证成本和抗震性能的基础上实现阻尼器的优化，是遗传算法改进的一方向。

（3）为了利用阻尼器的工程应用，提高建筑的抗震性能，应加强关于阻尼器的理论与规范的规定，并可把遗传算法下阻尼器优化研究与实实际工程相结合。

4 结论

阻尼器作为一种消能减震装置，技术已较成熟。但其成本较高，为控制其成本，合理布置阻尼器是非常有必要的。采用遗传算法可以有效的实现阻尼器的优化布置，同时通过编码、目标函数、适应度函数的确定实现遗传算法的改进，不仅可以改进传统遗传算法不足，而且能实现阻尼器的优化布置，在保证造价的同时，提高抗震性能，对工程实践的应该提供的研究价值。