基于遗传算法的复合材料层合板削层结构铺层优化

针对应力变化较大的碳纤维增强复合材料层合板,提出削层结构铺层分级优化模式。通过将结构分解为若干子铺层并对各子铺层的位置、尺寸、铺层数以及铺层顺序进行优化,得到了满足强度和可制造性要求且质量最小的结构设计方案。该模式的第1、2级优化利用参考层对各子铺层位置及尺寸进行优化,第3级优化通过引入3次样条插值参数化方法对各子铺层层数和铺层顺序进行优化。参考层的引入可减少设计变量的数量,3次样条插值参数化方法可解决以铺层角为设计变量时设计变量数目不确定的问题。利用有限元方法对结构进行力学分析计算,并依据Tsai-Wu准则确定结构强度。在第2、3级优化中利用遗传算法对优化问题进行求解。算例计算表明:削层结构铺层分级优化模式结果合理可信。与均匀铺层方法结果比较可知:削层结构可有效减少结构质量。     

基于遗传算法的复合材料层压板固有频率的铺层顺序优化

本文提出了一种用于组合优化的译码方式和遗传算子.对给定铺层的复合材料层压板在满足固有频率的要求下,采用遗传算法进行了铺层顺序的优化.算例的计算表明:采用本文所述方法,只要搜索解空间的一小部分就能收敛到组合优化问题的最优解.      

基于Puck理论的复合材料层合板横向剪切失效分析

针对复合材料层合板三维失效分析问题,建立了一种基于Puck失效准则的分析模型。针对Puck失效理论中的基体失效,分别采用遍历法和分区黄金分割法（PGSS）的一维搜索算法预测了不同应力状态下基体失效的断裂面角度,并对比分析了两种算法的计算精度和计算效率。研究表明,PGSS具有较高的搜索精度和搜索效率。在ABAQUS有限元分析平台下,编写了基于Puck失效准则的VUMAT显式用户自定义材料子程序,对复合材料层合板横向（G₂₃）剪切性能进行了数值预测和渐进失效分析,并与试验载荷-位移曲线、DIC测得的应变场及破坏模式进行了对比。分析结果表明:当前的分析模型能较好地预测复合材料层合板G₂₃剪切试验的力学响应和破坏模式。      

基于改进模拟退火算法的复合材料层合板频率优化

针对复合材料层合板频率优化问题,结合可行规则法和直接搜索模拟退化算法,提出了一种自适应模拟退火(SA)改进算法。层合板优化目标是基频、频率带隙以及给定基频和带隙约束的层合板厚度。设计变量包括铺层角度和铺层数两种离散变量。改进算法的自适应新点产生模块采用依赖温度的动态调整搜索半径,改善了直接搜索模拟退化(DSA)算法易陷入局部极值的缺陷,而可行规则法的引入提高了SA算法求解约束问题的效率和简易性。采用Ritz法进行频率响应分析以考虑弯扭耦合影响。不同铺层数、角度增量和长宽比时的层合板3类算例结果显示:改进算法能有效求解层合板频率优化,可获得更多或更好的铺层顺序全局优化解。     

基于主成分分析的多响应稳健性优化方法研究

将主成分分析法与双响应曲面法相结合,提出了一种同时优化响应均值和标准差的多响应优化方法.通过主成分分析,将多个响应的位置和散布特性值转化为主成分综合得分,并以二者的加权和作为优化指标,克服了传统的多响应优化方法只考虑响应均值的不足,将响应的标准差也纳入优化范畴,实现优化的稳健性.实例表明,该方法充分考虑了响应标准差对优化结果的影响,优化结果得到一定改善.     

基于剪切非线性三维损伤本构模型的复合材料层合板失效强度预测

基于连续损伤力学,建立了同时考虑复合材料剪切非线性效应和损伤累积导致材料属性退化的三维损伤本构模型。模型能够区分纤维损伤、基体损伤和分层损伤不同的失效模式,并定义了相应损伤模式的损伤变量。复合材料层合板层内纤维初始损伤采用最大应力准则判定,基体初始损伤采用三维Puck准则中的基体失效准则判定,分层初始损伤采用三维Hou准则中的分层破坏准则判定,为了计算Puck失效理论中的基体失效断裂面角度,本文提出了分区抛物线法,通过Matlab软件编写计算程序并进行分析。结果表明,与Puck遍历法和分区黄金分割法对比,本文提出的分区抛物线法有效地降低了求解断裂面角度的计算次数,提高了计算效率和计算精度。推导了本构模型的应变驱动显式积分算法以更新应力和解答相关的状态变量,开发了包含数值积分算法的用户自定义子程序VUMAT,并嵌于有限元程序Abaqus v6.14中。通过对力学行为展现显著非线性效应的AS4碳纤维/3501-6环氧树脂复合材料层合板进行渐进失效分析,验证了本文提出的材料本构模型的有效性。结果显示,已提出的模型能够较准确地预测此类复合材料层合板的力学行为及其失效强度,为复合材料构件及其结构设计提供一种有效的分析方法。      

复合材料层合板机械连接处失效过程的数值模拟

考虑了损伤累积、刚度退化和破坏准则,研究了带孔洞复合材料层合板受面内载荷作用的失效过程.应力分析建立在三维有限元模型基础上,借助有限元商业软件ANSYS中的参数化设计语言APDL,考虑材料损伤累积和刚度退化,采用迭代算法,实现了层合板机械连接处的破坏过程模拟.为验证三维有限元模型的有效性,将模拟计算得到的孔边应力分布与文献中的结果进行了比较,两者十分吻合.进一步计算了层合板的位移一挠度曲线,并与实验结果进行了比较,验证了数值模拟的正确性.     

考虑屈曲的复合材料加筋壁板铺层顺序优化

提出了一种考虑屈曲的复合材料加筋壁板铺层顺序优化方法。基于复合材料加筋壁板屈曲载荷求解的能量法,系统推导了轴压载荷作用下复合材料加筋壁板蒙皮、筋条局部屈曲载荷的显示表达式,考虑了加筋壁板各板元之间的弹性支持作用及筋条下缘条的影响,引入工程法求解了加筋壁板整体屈曲载荷。基于国产自主结构分析软件HAJIF中的复合材料铺层工程数据库,以铺层参数为中间变量,利用本文提出的复合材料加筋壁板屈曲载荷求解方法,构建了考虑屈曲的复合材料加筋壁板铺层顺序优化设计流程并完成程序实现,将最小二乘法用于最优铺层顺序与工程铺层数据库的匹配。相比于传统有限元计算方法,本文提出的复合材料加筋壁板屈曲载荷求解方法具备较好的求解精度及求解效率。复合材料加筋壁板优化算例表明,采用本文提出的加筋壁板屈曲载荷分析及其优化方法,在结构重量不变的前提下,屈曲载荷提高约17%,且铺层顺序优化结果可直接从铺层工程数据库中提取并用于工程实际。      

基于遗传算法的复合材料结构-声辐射优化研究

研究了外载荷作用下的复合材料结构振动响应和声辐射问题。在此基础上, 分析了复合材料的结构-声辐射优化设计模型, 基于遗传算法进行了对称型复合材料板结构的结构-声辐射铺层几何优化分析。数值算例表明, 复合材料板结构的铺层数、 铺层厚度和铺层角度等参数优化, 可以有效降低结构的振动和声辐射。数值算例结果验证了优化方法的有效性。     

基于遗传算法的钢筋混凝土框架-剪力墙结构失效模式多目标优化

该文提出了一种基于遗传算法（GA）的钢筋混凝土框架-剪力墙结构失效模式多目标优化方法。该方法以截面尺寸为优化变量,材料用量为约束条件,最大层间位移角及结构整体损伤指数为算法目标函数,利用基因序列的杂交及变异,实现有利基因的传递。将一5层钢筋混凝土框架结构简化为集中质量体系,验证了优化算法的正确性。以一10层钢筋混凝土框架-剪力墙结构为例,运用增量动态分析（IDA）,确定其敏感地震动及相应峰值加速度（PGA）,并作为优化过程中的地震动输入。对结构进行静力弹塑性分析,得到其屈服及极限位移,用于计算整体损伤指数。提出了多目标最小值优化问题的线性加权方法,并评价各性能指标的算法收敛性。历经4代共654个随机样本的弹塑性时程分析,结果表明：该方法在不增加材料用量的前提下,使得结构最大层间位移角减少了16.3%,整体损伤值减少了20.8%,各极限状态的年超越概率降低,结构抗倒塌储备系数提高,有效改善了结构的抗震性能。     

基于材料选型优化的金属-复合材料组合结构-声辐射优化

基于金属铺层假设,以结构材料属性和材料铺层数量为设计变量,建立了基于金属-复合材料的材料选型结构-声辐射优化设计模型。以钢-纤维增强复合材料组合结构为例,开展了多设计变量、多约束条件的结构-声辐射优化研究。最后,采用遗传算法进行求解,实现了结构材料的转换。数值算例表明,通过金属-复合材料组合结构的材料选型优化,可以有效降低钢-纤维增强复合材料结构的振动和声辐射。文中的研究方法为结构材料的分布优化提供了一种可行有效的思路。     

基于权重比的车架多工况拓扑优化方法研究

在赛车实际行驶过程中车架会受到各种工况的考验,因此在进行车架结构拓扑优化设计时必须同时考虑多个工况下车架的拓扑优化结果.然而,在进行多工况下拓扑结构设计时往往会遇到如何分配各个工况权重比的问题,各工况权重比的分配直接影响车架最终的拓扑结构.针对此问题进行研究,通过构造代理模型并利用遗传算法寻找最佳权重比.首先,采用折衷规划法建立同时考虑多个工况下车架刚度的拓扑优化综合目标函数模型;接着,采用最优拉丁超立方试验设计方法采样,构造径向基函数代理模型,并在代理模型的基础上利用NSGA-II进行求解,得到各个工况最佳权重比;最后,将获得的各个工况最佳权重比代入综合目标模型中进行拓扑计算,获得同时考虑各工况下车架刚度的拓扑结构.将该方法与获得权重比常用的层次分析法(AHP)和正交试验法(OED)进行比较,该方法较其他两种方法得到的综合目标值是最优的,车架所有工况的加权柔度是最低的.结果表明,所提出的方法很好地解决了多工况下拓扑优化权重比分配的问题,并且较其他方法具有明显的优越性.     

基于分级优化的复合材料带加强筋板屈曲优化

对工程中常用复合材料带加强筋板结构的优化方法进行研究。由于优化变量较多且变量类型涉及离散型和连续型两种类型,因此优化中引入了分级优化方法。在结构质量一定的前提下,确定各加强筋最优的位置、截面尺寸、铺层数及铺层顺序,以提高整体结构的抗屈曲性能。代理层的引入使优化问题可以在先不考虑铺层顺序的情况下对其余变量进行优化,通过析因实验设计方法确定剩余变量中影响结构屈曲载荷的主要变量和次要变量,并分别在第1、2级优化中独立对两类变量进行优化,在优化过程中根据变量的类型及取值范围,对部分变量建立径向基代理模型以提高优化效率。第3级优化采用遗传算法对铺层顺序进行优化。优化结果表明:优化后方案比原方案的抗屈曲能力提高了3.21倍。     

压电智能连续体结构/控制一体化广义拓扑优化

对于以往较少涉及到的同时考虑结构拓扑、作动器位置与数目和控制器参数等多种优化设计变量参与的压电智能板结构的一体化优化设计问题,研究了结构/控制一体化广义拓扑优化设计的方法。提出采用基于耦合模态空间的二次型最优控制系统设计与基于遗传算法和数学形态学处理的策略进行一体化拓扑优化设计实现。数值算例的结果表明,所提方法合理、有效,能够得到清晰的结构拓扑和良好的可控性。     

The Artificial Bee Colony algorithm in layer optimization for the maximum fundamental frequency of symmetrical laminated composite plates

In this study the layer optimization was carried out for maximizing the lowest (first) fundamental frequency of symmetrical laminated composite plates subjected to any combination of the three classical boundary conditions, and the applicability of the Artificial Bee Colony (ABC) algorithm to the layer optimization was investigated. The finite element method was used for calculating the first natural frequencies of the laminated composite plates with various stacking sequences. The ABC algorithm maximizes the first natural frequency of the laminated composite plate defined as an objective function. The optimal stacking sequences were determined for two layer numbers, twenty boundary conditions and two plate length/width ratios. The outer layers of the composite plate had a stiffness increasing effect, and as the number of clamped plate edges was increased both he stiffness and natural frequency of the plate increased. The optimal stacking sequences were in good agreement with those determined by the Ritz-based layerwise optimization method (Narita 2003: J. Sound Vibration 263 (5), 1005–1016) as well as by the genetic algorithm method combined with the finite element method.     

Analysis,design and optimization of structures using force method and genetic algorithm

In the first part of this paper, the energy formulation of the force method is presented and analysis is performed using genetic algorithm. Two simple examples are provided to show the accuracy of the approach. In the second part, an efficient method is developed for designing structures with prescribed stress ratios for its members. The genetic algorithm performed very well and designs with specified stress ratios were achieved with a good convergence rate. A unit value of c_i for all the members of a structure corresponds to the well known fully stressed design. In the third part, minimum weight design is formulated by the additional conditions being imposed on the design process. Again, genetic algorithm showed to be a powerful means for optimization. Copyright © 2005 John Wiley & Sons, Ltd.     

Design optimization of composites using genetic algorithms and failure mechanism based failure criterion

In this paper, minimum weight design of composite laminates is presented using the failure mechanism based (FMB), maximum stress and Tsai–Wu failure criteria. The objective is to demonstrate the effectiveness of the newly proposed FMB failure criterion (FMBFC) in composite design. The FMBFC considers different failure mechanisms such as fiber breaks, matrix cracks, fiber compressive failure, and matrix crushing which are relevant for different loading conditions. A genetic algorithm is used for the optimization study. The Tsai–Wu failure criterion over predicts the weight of the laminate by up to 86% in the third quadrant of the failure envelope compared to FMB and maximum stress failure criteria, when the laminate is subjected to compressive–compressive loading. It is found that the FMB and maximum stress failure criteria give comparable weight estimates. The FMBFC can be considered for use in the strength design of composite structures.     

Inverse hydrograph routing optimization model based on the kinematic wave approach

This article presents and validates the inverse flood hydrograph routing optimization model under kinematic wave (KW) approximation in order to produce the upstream (inflow) hydrograph, given the downstream (outflow) hydrograph of a river reach. The cost function involves minimization of the error between the observed outflow hydrograph and the corresponding directly routed outflow hydrograph. Decision variables are the inflow hydrograph ordinates. The KW and genetic algorithm (GA) are coupled, representing the selected methods of direct routing and optimization, respectively. A local search technique is also enforced to achieve better agreement of the routed outflow hydrograph with the observed hydrograph. Computer programs handling the direct flood routing, cost function and local search are linked with the optimization model. The results show that the case study inflow hydrographs obtained by the GA were reconstructed with accuracy. It was also concluded that the coupled KW-GA model framework can perform inverse hydrograph routing with numerical stability.     

基于遗传算法和ADAMS的麦弗逊悬架优化研究

为了改善汽车麦弗逊前独立悬架的运动学特性,从而解决轿车前轮胎磨损较严重的问题,将遗传算法与机械系统动力学自动分析软件ADAMS相结合,根据悬架空间结构建立了麦弗逊悬架理论模型,利用ADAMS/View建立了该轿车的麦弗逊前悬架虚拟样机模型,利用ADAMS自带OPTDES GRG算法和用户自定义的遗传算法,选择对轮距变化影响较大的悬架结构参数作为设计变量,分别对该轿车的麦弗逊前悬架虚拟样机模型进行优化设计.经过2种算法的优化,悬架的运动学特性得到了不同程度的改善;而且通过2种算法优化结果的比较,得出了遗传算法和ADAMS软件相结合的优化设计方法在汽车悬架参数优化问题中的优越性、可行性.