地下结构最优化方法(同济大学研究生教材)

《地下结构最优化方法》阐述了各类地下结构从 施工开始的全寿命过程中的主要施工方法及使用性能 ；陈述传统最优化方法和智能优化方法的基本原理； 简要说明数值模拟和MATLAB工具箱的优化优化功能； 重点描述如何科学合理地利用最优化方法解决地下结 构中的优化问题，详细说明设定不同目标下的数学模 型建立过程中的难点及关键点，针对不同优化问题选 用合理的优化方法，以及对优化结果的合理评价。本 书将融入作者在教学和科研中长期积累的经验和工程 案例。 本书适用于地下结构或相关专业的研究生，以及 工程设计单位的工程设计人员。

前言 第1章 结构优化设计的基本概念 1.1 结构设计和结构优化设计 1.2 结构优化设计的数学表达式 1.3 实际工程最优化的步骤 1.3.1 建立实际问题的数学模型 1.3.2 求解前的准备与分析 1.3.3 在计算机上求解问题的某些实用指南 1.3.4 计算结果的分析和评价 1.4 地上结构优化与地下结构优化的联系与区别 1.5 地下埋管结构优化设计例题 第2章 地下结构的主要类型 2.1 地下连续墙 2.1.1 概述 2.1.2 荷载结构法(经典法) 2.1.3 修正的荷载结构法 2.1.4 竖向弹性地基梁的数值解法 2.1.5 连续介质的有限单元法 2.2 盾构法隧道设计 2.2.1 概述 2.2.2 圆形隧道的荷载 2.2.3 管片计算 2.2.4 管片防水 2.3 矿山法隧道设计 2.3.1 围岩压力与支护结构计算 2.3.2 隧道支护的地层-结构计算 2.3.3 隧道支护的荷载-结构计算 第3章 传统优化方法 3.1 无约束非线性最优化方法 3.1.1 无约束问题的下降算法与线性搜索 3.1.2 最速下降法 3.1.3 牛顿法及其改进算法 3.1.4 拟牛顿法 3.1.5 共轭梯度法 3.2 约束非线性最优化方法 3.2.1 约束最优化问题的基本概念 3.2.2 最优化条件 3.2.3 拉格朗日乘子法 3.2.4 罚函数法 第4章 智能优化方法在地下结构优化中的应用 4.1 神经网络法 4.1.1 神经网络的基本原理 4.1.2 BP神经网络 4.1.3 Hopfield联想记忆神经网络 4.1.4 结构优化问题：神经网络模型 4.2 遗传算法 4.2.1 遗传算法概述 4.2.2 遗传算法的实现技术 4.3 模拟退火法 4.3.1 退火算法理论概述 4.3.2 退火算法研究进展 4.3.3 退火算法的特点 4.4 混合退火算法 4.4.1 基本退火算法 4.4.2 改进的遗传退火算法 4.4.3 基于学习机制的退火并行遗传算法 4.5 例题 第5章 数值模拟方法在地下结构优化中的应用 5.1 ANSYS数值模拟软件优化模块 5.1.1 ANSYS优化设计基本概念 5.1.2 ANSYS优化设计步骤 5.1.3 ANSYS基本优化方法和工具 5.1.4 基于ANSYS的工程优化实例一 5.1.5 基于ANSYS的工程优化实例二 5.1.6 ANSYS优化方法总结 5.2 ABAQUS数值模拟软件优化模块 5.2.1 ABAQUS结构优化介绍 5.2.2 ABAQUS优化设计流程 5.2.3 基于ABAQUS隧道结构形式拓扑优化实例 5.2.4 小结 5.3 MATLAB与数值模拟方法的结合 5.3.1 工程问题数学模型抽象化 5.3.2 构造优化函数 5.3.3 构造非线性约束函数 5.3.4 构造目标函数 5.3.5 优化结果输出 5.3.6 小结 第6章 工程综合应用案例 6.1 案例l——基于遗传算法的隧道结构优化设计 6.1.1 工程背景 6.1.2 研究综述 6.1.3 拱顶沉降 6.1.4 目标函数及求解 6.1.5 结论展望 6.2 案例2——基于隧道衬砌费用的优化设计 6.2.1 工程背景 6.2.2 材料计算参数的选取 6.2.3 基于ANSYS的偏压连拱隧道衬砌优化 6.2.4 MATLAB联合ANSYS优化衬砌结构 6.2.5 功能函数求解 6.2.6 基于安全系数的结构优化设计 6.2.7 基于可靠度分析的结构优化设计 6.2.8 结论 6.3 案例3——基于地铁车站材料费用的优化设计 6.3.1 工程概况 6.3.2 优化目标 6.3.3 结构计算 6.3.4 约束条件 6.3.5 Excel优化求解 6.3.6 MATLAB非线性优化求解 6.3.7 遗传算法求解 6.4 案例4——基于隧道断面几何参数及二次衬砌的优化设计 6.4.1 工程背景 6.4.2 隧道内轮廓断面参数优化 6.4.3 二次衬砌优化 6.4.4 研究成果汇总 附录A 附录B 附录C 参考文献