针对ANSYS优化设计中零阶算法和一阶算法存在的不足，结合两种算法对其进行了改进。首先，根据最小二乘逼近原理，选取一个函数面来拟合解空间，采用不易陷入局部极值点的零阶算法确定最优解的基本位置，然后执行优化设计的重启动，在目标函数中添加一个惩罚函数将其转换为非约束优化问题，最后通过基于梯度寻优的一阶算法对最优解进行修正。运用ANSYS10.0和MATLAB7.0软件，建立了斜拉立体桁架的模型并用改进后的方法进行了验证，分析结果表明该方法是一种行之有效的算法。

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人工智能-机器学习-计算智能在特种机械总体结构优化设计中的应用研究.pdf

3D打印中的结构优化问题研究.pdf

将遗传算法(GA)的全局寻优性能好和模拟退火算法(SA)的局部搜索能力强的优点相结合，提出了用于钢桁架结构离散变量优化设计的遗传模拟退火算法(SAGA)．以十杆桁架为例对此算法进行了数值实验，并将实验结果与其他优化方法相比较．算例结果表明，遗传模拟退火算法的寻优概率是100％，平均进化代数为35代，其稳定性和求解效率均高于改进的遗传算法．实验结果显示，遗传模拟退火算法在整体搜索同时，采用退火操作进行局部搜索，提高了算法的局部搜索能力，有效克服了遗传算法迭代缓慢的缺点，把遗传模拟退火算法用于钢桁架离散变量的

基于精明增长理念的区域土地利用结构优化配置

基于灰色线性规划的土地利用结构优化研究

安全技术-网络信息-我国环渤海地区铁矿石运输网络结构优化研究.pdf

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基于支持向量机和NSGA-II算法的非晶合金变压器结构优化，matlab2017b仿真测试。变压器是当今社会不可或缺的电气设备，非晶合金变压器更是由于节能和环保的特点被国内电力部门所认可。本章选择非晶合金变压器作为研究对象，从变压器有限元仿真计算出发，通过采用正交实验与随机实验设计结合方法获得变压器参数样本空间，利用支持向量机对其电磁模型进行非参数建模，并验证模型的精度；接着使用NSGA-II算法对其结构进行优化，得到一组最优的变压器结构参数，并采用有限元模型验证优化结果的可靠性。