基于改进鲸鱼算法的复合材料层合板优化设计EI北大核心CSCD

针对层合板铺层优化问题,提出一种改进鲸鱼算法(improved whale optimization algorithm,IWOA)。通过引入对立学习策略保持进化过程的多样性,同时结合非线性收敛因子和自适应阈值提高IWOA的全局搜索能力;以层合板的铺设角度为设计变量、基频及带隙为优化目标进行板的频率优化,并使用Ritz法求解。基于IWOA算法对长宽比分别为1和2的复合材料矩形层合板进行优化研究,并与鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)、分层优化算法(layered optimization algorithm,LOA)和差分进化算法(differential evolution algorithm,DEA)进行比较分析。结果表明,相较于LOA、DE和WOA算法,IWOA具有更好的全局收敛性,且在处理多模态问题时更具可靠性。