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申请/专利权人：江西赣粤高速公路股份有限公司;江西省交通设计研究院有限责任公司

摘要：本发明涉及设计优化领域，具体涉及一种大尺寸波形钢腹板防屈曲设计优化方法。一种大尺寸波形钢腹板防屈曲设计优化方法，包括，波形钢腹板模拟个体设置，适应度计算，发现者集合、跟随者集合和警戒者集合划分和波形钢腹板模拟个体迭代等步骤。本发明通过改进后的麻雀搜索算法对波形钢腹板防屈曲设计进行优化，能够在考虑材料利用率的基础上，实现最优的波形钢腹板防屈曲设计；并且在改进后的麻雀搜索算法中，通过基于生成对抗网络建立的波形钢腹板设计模型来对波形钢腹板模拟个体Xn进行全局搜索，能够在学习到的设计优化有利方向的辅助下，提供优质个体的融合，进而实现更具备价值的搜索，提升前期的收敛速度。

主权项：1.一种大尺寸波形钢腹板防屈曲设计优化方法，其特征在于，包括：步骤S1：波形钢腹板模拟个体设置；构建若干个波形钢腹板模拟个体Xn，n=1，2，3，…，N，波形钢腹板模拟个体Xn中包括波形钢腹板设计参数；将所有波形钢腹板模拟个体Xn组成种群集合，并设置最大迭代次数W；步骤S2：令w=1，w用于记录迭代次数；步骤S3：构建第一模拟中间集合和第二模拟中间集合；计算种群集合中的每个波形钢腹板模拟个体Xn对应的适应度δn，并将种群集合中的所有波形钢腹板模拟个体Xn按照对应的适应度δn从大到小进行排列，并选择前M个波形钢腹板模拟个体Xn组成第一模拟中间集合；将种群集合中适应度δn最大的波形钢腹板模拟个体Xn记为Xbest，将种群集合中适应度δn最小的波形钢腹板模拟个体Xn记为Xworst，并将波形钢腹板模拟个体Xbest存入最优个体库中；通过训练好的波形钢腹板设计模型输出H个波形钢腹板模拟个体Xn，且满足H+M=N，N为种群集合中波形钢腹板模拟个体Xn的总数，波形钢腹板设计模型基于生成对抗网络进行设置，且每次迭代均对波形钢腹板设计模型进行训练，将波形钢腹板设计模型输出的H个波形钢腹板模拟个体Xn组成第二模拟中间集合；H值基于种群集合中的所有波形钢腹板模拟个体Xn的多样性和迭代次数进行设置；步骤S4：发现者集合、跟随者集合和警戒者集合划分；选择第二模拟中间集合中适应度δn最大的波形钢腹板模拟个体Xn记为Xp，遍历第一模拟中间集合，针对每一个选择的波形钢腹板模拟个体Xn，将选择的波形钢腹板模拟个体Xn对应的适应度δn与波形钢腹板模拟个体Xp对应的适应度δn进行比较，若是选择的波形钢腹板模拟个体Xn对应的适应度δn高于波形钢腹板模拟个体Xp对应的适应度δn，将选择波形钢腹板模拟个体Xn存入发现者集合中；若是选择的波形钢腹板模拟个体Xn对应的适应度δn不高于波形钢腹板模拟个体Xp对应的适应度δn，将选择波形钢腹板模拟个体Xn存入跟随者集合中；将第二模拟中间集合记为警戒者集合；步骤S5：波形钢腹板模拟个体迭代；针对发现者集合、跟随者集合和警戒者集合进行迭代更新，并将更新后的发现者集合、跟随者集合和警戒者集合组合构建种群集合；步骤S6：判断w＜W是否成立，若是w＜W成立，将w+1赋值给w，回到步骤S3；若是w＜W不成立，选择最优个体库中适应度δn最大的波形钢腹板模拟个体Xn作为波形钢腹板设计参数集进行输出，实现对波形钢腹板防屈曲设计的优化。

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