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申请/专利权人：中南大学

摘要：本发明提供基于粒子群算法和ABAQUS的圆钢管混凝土短柱自动优化方法。首先，设置目标函数和优化参数，Python脚本启动FE求解器，并输入设计变量及其范围作为结构的有限元分析的输入数据。然后，脚本控制Abaqus有限元自动建模并计算出在该参数匹配在加载下的应力‑应变曲线和极限承载力，计算出相应的目标函数值。接下来，Python脚本读取计算结果并传入优化算法，结合ABAQUS有限元建模和粒子群优化算法建立一个自动优化设计框架。本发明通过对混凝土强度、钢管强度、核心混凝土截面尺寸和钢管厚度等离散变量进行优化研究，通过对有限元软件ABAQUS进行二次开发，建立优化数学模型、编写参数化建模程序及优化流程，实现对设计变量的优化匹配。

主权项：1.基于粒子群算法和ABAQUS的圆钢管混凝土短柱自动优化方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：1设置目标函数和优化参数，Python脚本启动FE求解器，并输入设计变量及其范围作为结构的有限元分析的输入数据，所述输入数据包括混凝土强度、钢管强度、混凝土边缘长度和钢管壁厚四个结构参数变量；所述ABAQUS前处理脚本文件使用Mdb对象，实现相应的ABAQUSCAE功能，包括创建草图、部件、装配模型、定义材料、载荷及边界条件、网格划分和计算，并在后处理的二次开发过程中，也就是访问Odb对象中的各种数据，进行计算相应的处理，然后输出计算相应的处理结果，再输出相应的图像供用户查看；2脚本控制ABAQUS有限元自动建模并计算出在优化参数匹配在加载下的应力-应变曲线和极限承载力，计算出相应的目标函数值；3Python脚本读取计算结果并传入粒子群优化算法，结合ABAQUS有限元建模和粒子群优化算法建立一个自动优化设计框架；所述所述粒子群优化算法具体如下：1优化程序是通过设置PSO的初始参数开始的；首先定义一个4维的解决方案空间，为每个设计参数设定一个具有最小和最大数值的合理范围；然后，在搜索空间上以随机的模式生成一定数量的粒子，并为每个粒子分配一个随机的当前位置,速度和粒子数的界限也被设定,由于粒子群的改进刚刚开始，所有粒子的个人位置都与粒子本身相同且所有初始粒子的速度被设置为零；2所有的准备工作完成后，搜索过程开始；首先，评估每个粒子的目标函数，并更新历史最优和全局最优,将一个粒子的当前设置输入ABAQUS进行计算，得到当前粒子匹配下的目标函数值；如果该值大于该粒子的历史最优值，则更新历史最优值,这个过程对所有粒子逐一重复,接下来，判断在全局最优处的目标函数值是否是最大的和收敛的；3一旦优化过程完成，应检查优化结果是否满足要求，如果优化结果不理想，应再次执行步骤1的搜索过程，直到满足要求，否则，优化结果将被保存为理想的解决方案。

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百度查询： 中南大学 基于粒子群算法和ABAQUS的圆钢管混凝土短柱自动优化方法