基于遗传粒子群算法的水闸底板优化设计

刘峰

doi:10.13599/j.cnki.11-5130.2024.03.013

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基于遗传粒子群算法的水闸底板优化设计

金属结构与安装 | 更新时间：2026-06-27

- 基于遗传粒子群算法的水闸底板优化设计
- 基于遗传粒子群算法的水闸底板优化设计
- 水电站机电技术 2024年47卷第3期页码：46-48+104
- 作者机构：
  
  江西省水利水电建设集团有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13599/j.cnki.11-5130.2024.03.013
  中图分类号： TP18;TV66
- 纸质出版：2024
- 稿件说明：
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刘峰. 基于遗传粒子群算法的水闸底板优化设计[J]. 水电站机电技术, 2024,47(3):46-48+104.

刘峰. 基于遗传粒子群算法的水闸底板优化设计[J]. 2024, 47(3): 46-48+104.
刘峰. 基于遗传粒子群算法的水闸底板优化设计[J]. 水电站机电技术, 2024,47(3):46-48+104. DOI： 10.13599/j.cnki.11-5130.2024.03.013.

刘峰. 基于遗传粒子群算法的水闸底板优化设计[J]. 2024, 47(3): 46-48+104. DOI： 10.13599/j.cnki.11-5130.2024.03.013.

摘要

为获得最佳的水闸底板设计方案，降低建造材料用量，对水闸底板尺寸进行优化设计。首先，以水闸底板总截面积为目标函数，底板抗滑稳定、底板基底应力为约束条，以底板尺寸为优化变量建立水闸底板尺寸优化数学模型；其次，提出了一种耦合粒子群优化算法和遗传算法的遗传粒子群算法，用于优化求解水闸底板尺寸优化数学模型。选取狮子山水闸为分析对象，计算结果表明：遗传粒子群算法对狮子山水闸底板尺寸的优化率为11.44%，其对于狮子山水闸底板尺寸的优化效率明显优于粒子群优化算法和遗传算法。

Abstract

关键词

Keywords

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Ioan Cristian Trelea.The particle swarm optimization algorithm: convergence analysis and parameter selection[J].Information Processing Letters,2003.

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