基于鹰优化算法和粒子群优化算法结合焊接梁设计,拉伸/压缩,压力容器,悬臂梁设计的应用(Matlab代码实现)

news2024/11/19 5:48:26

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目录

💥1 概述

📚2 运行结果

2.1 焊接梁设计

2.2 拉伸压缩弹簧设计 

2.3 压力容器设计问题 

 2.4  悬臂梁设计问题

🌈3 Matlab代码实现

🎉4 参考文献


💥1 概述

本文基于ES-PSO算法在设计问题上的实现.这里使用有四个问题。

ES的灵感来自鹰的觅食行为。它使用不同的算法进行全局搜索和本地搜索。ES 是一种两阶段方法。在这里,使用ES改进了Particel Swarm优化(PSO)算法。这种方法用于一些设计问题;焊接梁设计,拉伸/压缩,压力容器,悬臂梁设计。

📚2 运行结果

2.1 焊接梁设计

2.2 拉伸压缩弹簧设计 

2.3 压力容器设计问题 

 2.4  悬臂梁设计问题

 部分代码:

%______________________________________________________________________________________
% cantilever beam design problem
%______________________________________________________________________________________

function o=Obj_function4(x)
o = [0];

 o(1)=0.0624*(x(1) + x(2) + x(3) + x(4) + x(5));
%o(2)=65856000/(30*10^6*x(4)*x(3)^3);
o=o+getnonlinear(x);

function Z=getnonlinear(x)
Z=0;
% Penalty constant
lam=10^10;

g(1)=(61/(x(1)^3)) + (37/(x(2)^3)) + (19/(x(3)^3)) + (7/(x(4)^3)) + (1/(x(5)^3)) - 1;


% No equality constraint in this problem, so empty;
geq=[];

% Apply inequality constraints
for k=1:length(g),
    Z=Z+ lam*g(k)^2*getH(g(k));
end
% Apply equality constraints
for k=1:length(geq),
   Z=Z+lam*geq(k)^2*getHeq(geq(k));
end

% Test if inequalities hold
% Index function H(g) for inequalities
function H=getH(g)
if g<=0,
    H=0;
else
    H=1;
end
% Index function for equalities
function H=getHeq(geq)
if geq==0,
   H=0;
else
   H=1;
end
% ----------------- end ------------------------------

🌈3 Matlab代码实现

🎉4 参考文献

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