考虑混合不确定性的复合层合板基频优化设计

复合材料层合板中存在大量使用概率或者区间不确定性描述的结构与材料参数,这些不确定性的非线性叠加效应会使得复合材料层合板的基频也存在不确定性,成为影响复合结构性能的关键因素之一.因此,提出考虑混合不确定性的复合材料层合板基频优化设计方法,实现基频最大的层合板厚度和铺层顺序的同步优化.首先,建立了考虑概率与区间不确定性的层...     

基于Memetic算法的复合材料层合板铺层顺序优化

应用Memetic算法对复合材料层合板的铺层顺序进行优化设计,以层合板的面内几何因子和弯曲因子为优化对象,建立Memetic算法的优化模型。通过遗传算子进化操作,搜索问题的最优解,借助于Memetic算法自身的全局搜索和基于个体的局部搜索进程,扩大了算法的寻优范围,加速了算法的收敛速度。数值算例中给定了层合板的面内几何因子和弯曲因子,应用Memetic算法求解层合板的最佳铺层顺序。并将应用Memetic算法与标准遗传算法得到的优化结果进行了比较,证明了Memetic算法的优越性和实用性。     

一种计及分层效应的复合材料层合板疲劳寿命计算方法

给出了一种求解多向铺层复合材料层合板自由边层间应力的简化方法，并在此基础上提出了计及分层损伤的多向铺层复合材料层合板疲劳寿命的计算方法；算例与试验结果对比表明，该方法可以提高复合材料层合板疲劳寿命计算值与试验值的吻合程度。     

考虑弯扭耦合效应的复合材料叶片铺层优化方法

在复合材料叶片设计中,可利用弯扭耦合效应进行铺层优化设计,通过减小叶片气动弹性外形的改变来提高叶片结构的效率。将复合材料叶片简化为对称非均衡悬臂层合板,基于经典层合板理论提出刚度权值和载荷系数2个分析参数。并采用试验和有限元模拟分析了弯扭耦合效应中分析参数对结构变形的影响。进一步以刚度权值的可行域为约束条件,叶片曲率最小为目标函数,对含有0°,90°和±45°铺层的对称层合板进行分析计算,得到关于载荷系数的刚度权值最优路径。并以16层对称层合板为例进行了验证计算。通过对刚度权值最优路径的逆向计算,能够快速得到满足设计条件的最优铺层顺序。该方法可为复合材料叶片的铺层优化设计提供一定的参考和依据。     

基于CDM的复合材料层合板插层补强强度分析

文章针对复合材料插层补强层合板损伤破坏问题,基于各向异性材料连续介质损伤力学方法,引入材料损伤状态变量对复合材料损伤情况进行描述,建立了复合材料插层补强三维非线性渐进损伤模型;利用该模型对复合材料插层补强层合板的损伤破坏进行了准确预测.重点对补强设计中插层材料铺层比例和补强半径两个设计参数进行了研究,得到了复合材料开口层合板理想的插层材料铺层比例及补强半径范围.     

复合材料层合板低速冲击损伤阻抗性能影响因素研究

基于复合材料层合板的结构特点及典型损伤和破坏模式,建立了基于ABAQUS有限元软件的复合材料层合板低速冲击模型.与实验数据对比结果表明,该模型可以准确地模拟复合材料层合板低速冲击损伤阻抗特性.采用该有限元模型,研究复合材料层合板的铺层材料面内性能和铺层角度等参数对其在低速冲击作用下损伤阻抗性能的影响规律.分析结果表明,提高铺层纤维方向拉伸模量可明显提升其抗冲击损伤能力,在复合材料层合板中增加±45°铺层数量能明显提升其抗分层能力,而提高其它方向弹性模量对复合材料层合板低速冲击损伤阻抗性能的影响不明显.     

斜交层合板的可靠性分析与最优结构的鲁棒性

针对复合材料强度行为的复杂性和准确预测的困难，提出研究复合材料强度（可靠性）鲁棒性的必要性。初始缺陷和强度参数做为随机变量，采用一阶矩法（FORM）和Tsai-Wu/Tan准则计算板的失效概率，在此基础上，研究了最优斜交层合板的可靠性指标相对载荷以及铺层角的变动所具有的稳定性特征，为复合材料的合理设计与利用提供一种新的分析思路和方法。     

用有限元法研究复合材料层合板的热屈曲特性

用有限元法对复合材料层合板的热屈曲特性进行了分析研究，通过对几个算例的分析比较，表明本文的方法是精确的，给出了层合板屈曲的数值结果，并讨论了铺层方向、铺层数量、板的长宽比、温度分布等因素对复合材料层合板热屈曲特性的影响。由此得出了一些有用的结论。     

纤维复合材料层合板的鲁棒设计研究

提出一种复合材料层合板的优化设计和鲁棒设计分析方法.首先,以铺设角和厚度作为设计变量,可靠度指标作为目标,利用遗传算法求解层合板的优化问题.在此基础上,考虑设计变量或影响参量的变差,提出鲁棒设计准则以及求解方法.数值算例显示,通过减小结构响应相对于设计变量或参量的敏感度,可以补偿由变差引起的设计结果的不稳定.     

基于多岛遗传算法的自由曲面层合壳铺层优化

采用多岛遗传算法,以自振频率最大为优化目标,对自由曲面层合壳的铺层顺序进行优化研究。其中,自由曲面层合壳的几何形状通过非均匀有理B样条(NURBS)进行建模,结构有限元模型的创建和自振频率的计算通过ANSYS完成,多岛遗传算法通过软件Isight实现,并与ANSYS连接实现铺层顺序优化。最后,通过算例分别对正高斯、负高斯、正负高斯曲率自由曲面层合壳进行优化分析,获得了最优的铺层顺序。算例结果表明,提出的优化自由曲面层合壳铺层顺序方法是准确、有效的。     

一种优化的LSP路由规划算法

以均衡网络业务量为优化目标 ,提出一种基于启发式自适应遗传算法的 LSP路由优化算法 ,采用自适应的交叉变异算子 ,并加入启发式信息有效地提高了搜索效率 . 仿真结果证明 ,该算 法大大地改善了传统SPF路由算法易于导致的网络流量分布不均衡的状况. 与简单遗传算法相 比 ,该算法性能更稳定 ,并且提高了优化性能以及算法效率.     

An adaptive genetic algorithm with diversity-guided mutation and its global convergence property

An adaptive genetic algorithm with diversity-guided mutation, which combines adaptive probabilities of crossover and mutation was proposed. By means of homogeneous finite Markov chains, it is proved that adaptive genetic algorithm with diversity-guided mutation and genetic algorithm with diversity-guided mutation converge to the global optimum if they maintain the best solutions, and the convergence of adaptive genetic algorithms with adaptive probabilities of crossover and mutation was studied. The performances of the above algorithms in optimizing several unimodal and multimodal functions were compared. The results show that for multimodal functions the average convergence generation of the adaptive genetic algorithm with diversity-guided mutation is about 900 less than that of adaptive genetic algorithm with adaptive probabilities and genetic algorithm with diversity-guided mutation, and the adaptive genetic algorithm with diversity-guided mutation does not lead to premature convergence. It is also shown that the better balance between overcoming premature convergence and quickening convergence speed can be gotten.     

基于距离测度的实数编码自适应遗传退火算法

提出一种基于距离测度的实数编码自适应遗传退火算法,根据个体的距离密集度自适应地确定其交叉概率和变异概率.空间距离密集度越高的个体,其交叉概率和变异概率也越高.算法引入模拟退火机制,在遗传进化过程中的每一代,对最优个体进行邻域局部寻优,利用模拟退火进一步改善算法的收敛性能.对带边界约束函数优化问题进行了仿真计算,结果表明该算法有效.     

Genetic algorithm-based evaluation of spatial straightness error

~~Genetic algorithm-based evaluation of spatial straightness error@崔长彩$Dept. of Automation Measurement and Control,Harbin Institute of Technology!Harbin 150001,China @车仁生$Dept. of Automation Measurement and Control,Harbin Institute of Technology!Harbin 150001,China @黄庆成$Dept. of Automation Measurement and Control,Harbin Institute of Technology!Harbin 150001,China @叶东$Dept. of Automation Measurement and Control,Harbin Institute of Technology!Harbin 150001,Chi…     

改进自适应遗传算法在函数优化中的应用研究

为了改善传统自适应遗传算法的收敛速度以及局部收敛问题,根据种群适应度的集中程度,以种群的最大适应度、最小适应度以及适应度平均值这3个变量为基础,设计了改进的自适应交叉概率和变异概率来调整整个种群的交叉概率和变异概率,提出了一种基于种群适应度集中程度的改进自适应遗传算法.将该算法应用于函数优化中,仿真结果验证了其具有"快速收敛"的特点,且在很大程度上可避免遗传算法的早熟现象.     

基于自适应遗传算法的图像匹配

为了解决图像匹配中计算速度慢和匹配精度不高的缺陷，提出了一种基于自适应遗传算法(AGA)的匹配方法，该算法与传统遗传算法的不同在于其交叉概率和变异概率随个体的适应度值而变化，避免了后者易陷入局部极值的缺陷，从而增强了算法的快速性和全局收敛性能．图像与模板的相关值是一多峰值函数，模板匹配实质上是多峰值寻优过程．将AGA应用到图像匹配，是以相关值为适应度函数，通过选择、交叉、变异等遗传操作，对遗传个体进行迭代寻优，找出图像中的最佳匹配点．实验结果表明，基于该算法的图像匹配具有运算量小、匹配精确等优点，且算法稳定．     

基于自适应遗传算法的粗糙集属性约简方法

针对遗传算法在全局优化问题中出现的早熟收敛和后期收敛速度较慢的现象,提出了一种基于自适应遗传算法的粗糙集属性约简方法。该算法基于自适应交叉概率算子和变异算子,根据进化代数和群体的适应值,动态调整各个个体的交叉概率和变异概率,优化了各个个体被选择的概率。实验表明,该方法能够明显地改善全局寻优能力,并大大加快了收敛速度。     

改进激素算法求解置换流水车间调度问题

遗传算法中由于激素调节的选择、交叉以及变异算子存在较大目标函数值失调的问题,提出了基于改进激素浓度计算法的自适应遗传算法(IHCCM-IAGA)。IHCCM-IAGA采用基于工件排列的编码方式,并利用反向学习法初始化种群,提高了初始解的质量;针对两点交叉(TPX)算子存在冗余度高、效率低等问题,提出了改进型TPX (ITPX),并引入优良基因库及免疫因子,实现两种交叉方式,同时监控整个进化过程,避免了优质染色体的丢失;设计了多种扰动保持丰富的多样性结构以及相关的局部搜索算法组合成变异算子,建立种群湮灭算子,并设置湮灭因子来引导变异算子中的局部搜索。将IHCCM-IAGA应用于置换流水车间调度问题中,并进行该问题标准算例的各项测试,结果表明IHCCM-IAGA切实有效。     

基于小生境遗传算法的离散变量结构优化设计

小生境技术的引入,提高了遗传算法处理多峰函数优化问题的能力。提出了基于隔离机制的自适应小生境技术,隔离小生境技术具有生物学基础,不仅能够有效地保证群体中解的多样性,而且具有很强的引导进化能力,针对简单遗传算法中的交叉与变异概率等不能动态地适应整个寻优过程,提出采用根据适应度调整交叉、变异概率并与小生境技术相结合的改进遗传算法。算例表明,该遗传算法对桁架结构的布局进行优化设计比较容易实现,简单、有效,可以产生很好的效益。     

基于遗传模糊C-均值聚类算法的图像分割

将遗传算法（GA）与模糊C－均值聚类算法（FCM算法）相结合，并运用于图像分割，以期解决标准FCM算法在图像分割中运算速度慢和对初始值依赖大的两大缺陷。首先对模糊聚类中心进行编码，然后依据FCM算法的目标函数建立适应度函数，在适当的交叉率和变异率下，最终实现了基于遗传模糊C－均值算法的图像分割。考虑在一维图像分割特征向量情况下，通过引入直方图统计特性，实现了遗传模糊C－均值算法的快速运算，最后，运用真实的磨粒图像对算法进行了详细验证，并与标准FCM算法进行了对比，分割实验表明了本方法比标准FCM算法具有更快的计算速度和更好的鲁棒性。