优化 RFEM 6/RSTAB 9 中的参数

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在 RFEM 和 RSTAB 软件中的优化是与实际模型计算同时进行的一个过程。 这可以被认为是参数化之后的一个步骤,因为这里假设模型或块是有参数输入的,并由 '优化' 类型的全局参数控制。

关于定义全局参数的方法,请参见知识库文章 '参数化模型在RFEM 6/RSTAB 9'. 本文将介绍如何根据不同方面对定义的参数进行优化。 为此,您必须激活模块 '优化和成本/CO2 排放估算',如图 1 所示。 在该模块的第一部分中,您可以通过粒子群优化 (PSO) 的人工智能 (AI) 技术为参数化模型和块找到合适的参数,以使其符合常见的优化准则。

上面介绍了全局参数可以通过'编辑'菜单进行创建。 已经定义了两个参数来确定支撑单元相对于图2所示桁架单元的上弦和下弦的位置。

最初,参数被定义为数值。 要进行优化,您必须将其定义类型更改为'优化',并定义优化参数,例如最小值和最大值、增量和步长(图3)。

优化设置可以通过'计算'菜单进行访问。 如图 4 所示,要优化的值实际上是全局参数。 状态数目取决于在优化参数中分配的步数。 例如,4 步意味着优化过程在 5 种状态下结束。 给定这两个变量,优化突变数为 25。 换句话说,程序会在定义的范围内改变两个变量的值。通过这些组合,可以计算出 25 种不同几何形状的模型。

因为我们想找到最佳的几何形状(即本例中支撑单元的位置),所以应该将优化设置设为'有效'。 可能会有很多优化突变;因此,您可以自己定义要保留的最佳模型突变数。 'best'一词与您选择的优化基础有关。 例如,您可以选择对最小总重量、矢量位移、杆件或面变形、成本或 CO2 排放量进行优化。

接下来,您可以选择计算所有突变,一旦开始计算,程序将开始显示所有单个突变的结果(图5)。

并且软件中还提供了更有效的优化方法(见图4)。 例如可以使用近乎自然的粒子群优化 (PSO),在开始计算时根据随机分配的优化结果进行计算。然后使用不同的参数值重复确定新的优化结果。 该结果基于以前进行的模型突变的经验,直到达到指定的可能突变数量。 此外,您还可以使用批处理方法,该方法通过随机指定优化参数的值来尝试检查所有可能的模型突变,直到达到预定的可能的模型突变数量。

所有的优化方法都会在过程结束时从存储的数据中提供一个模型突变列表,其中显示了主导的优化结果以及相应的优化参数的取值(图6)。 该列表按降序排列,并在顶部显示假设的最佳解决方案,其中在确定的值分配情况下优化结果最接近优化准则。 此外,在分析完成后,程序会将全局参数列表中的优化参数的取值调整为最优解的值。

作者

Irena Kirova, M.Sc.

Irena Kirova, M.Sc.

营销和客户支持

Kirova女士负责撰写技术文章,并为Dlubal客户提供技术支持。

关键词

参数化 优化和成本/二氧化碳排放估算 全局参数

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  • 更新 2023年01月11日

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