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基于遗传算法的层压板强度优化设计
引用本文:冯消冰,黄海,王伟,张浩东.基于遗传算法的层压板强度优化设计[J].玻璃钢/复合材料,2012(3):7-13.
作者姓名:冯消冰  黄海  王伟  张浩东
作者单位:1. 北京航空航天大学宇航学院,北京 100083;中国航天科工集团第六研究院,内蒙古呼和浩特 010010
2. 北京航空航天大学宇航学院,北京,100083
3. 中国航天科工集团第六研究院,内蒙古呼和浩特,010010
摘    要:本文的主要目的是研究遗传算法的优化机理并将遗传算法应用到复合材料层压板铺层的优化设计中。在深入理解力学原理,熟悉掌握数值计算方法的基础上对层压板进行强度优化设计。因此,在深入研究单层复合材料以及叠层复合材料的弹性特征理论基础和改进的遗传算法优化理论之后,针对复合材料层压结构遗传算法优化设计中层压结构参数具有离散型的特点,提出了适合复合材料层压结构遗传算法优化设计的整数编码策略,以整数来表征层压结构参数,这种编码方式简单直观、使用方便、易于进行遗传算法的交叉及变异操作。在分析层压结构强度的基础上,针对结构强度优化的目标构造了可用于遗传算法的适应度函数。同时参考了一定的铺层规则,在铺层角度限制为工程中常用的四种角度的前提下,应用遗传算法对层压板进行了铺层优化设计。设计结果表明,由于遗传算法特有的处理离散型问题的优势,在层压板铺层的优化设计中应用遗传算法是可行和可信的。

关 键 词:层压板  铺层设计  遗传算法  优化设计

STRENGTH OPTIMIZATION OF LAMINATE BASED ON THE GENETIC ALGORITHM
FENG Xiao-bing , HUANG Hai , WANG Wei , ZHANG Hao-dong.STRENGTH OPTIMIZATION OF LAMINATE BASED ON THE GENETIC ALGORITHM[J].Fiber Reinforced Plastics/Composites,2012(3):7-13.
Authors:FENG Xiao-bing  HUANG Hai  WANG Wei  ZHANG Hao-dong
Affiliation:1.School of Astronautics,Beihang University,Beijing 100083,China; 2.The Sixth Institute of China Aerospace Science and Technology Corporation, Hohhot 010010,China)
Abstract:The goal of this dissertation is to study the theory of genetic algorithm(GA) and to apply it on optimization of laminate,the optimization must be designed on the basis of deep understand the theory of mechanics and numerical analysis method.So after researching elasticity theory and improved genetic algorithm on monolayer and multilayer composite material,in allusion to the separate characteristic of the lamination shell design parameter,the paper proposed integer code strategy that is suitable for genetic algorithm optimized design of composite lamination shell.This encoding method is simple and intuitional,which is easy to use and easy to carry through the crossover and mutation operate of genetic algorithm.In analyzing lamination shell structural intensity,the fitness function of genetic algorithm is made,which is aim at structure intensity to optimization.The paper references a number of layup rules,aiming at four different directions to optimize.The result shows that the genetic algorithm method is reliable and feasible.
Keywords:laminate  stacking sequence design  genetic algorithm  optimization
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