基于遗传算法和高性能计算技术的机械结构系统全局动力优化方法研究

本项目将遗传算法与高性能计算技术相结合，研究效率高、通用、易用和可靠的机械结构系统全局动力优化方法。出发点是避开传统动力优化方法中需要繁琐动力灵敏度分析和难以有效搜索复杂可行域的缺点，解决动力优化计算量大的问题。主要研究内容有：(1)根据动力优化问题特点，提出一个适用于求解高度非线性、非凸、多峰值的复杂优化问题的小生境混合遗传算法，将小生境技术、单纯形法有机融入遗传算法，在维护种群多样性的同时增强局部搜索能力；并应用到典型机械结构系统动力优化问题，验证算法的通用性、易用性和可靠性；(2)对小生境混合遗传算法进行并行化研究，设计一个混合主从模型、粗粒度模型的并行混合遗传算法，提出集群环境和网格环境下的并行实现方案，为解决大型动力优化问题奠定基础。本项目开拓了遗传算法和高性能计算技术的应用领域，对于提高我国航空、航天等领域的机械结构系统设计水平和推动高性能计算应用发展具有重要意义。