基于遗传算法的层合板分级铺层全局优化

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1、2013年4月北京航空航天大学学报April2013第39卷第4期JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronauticsV01．39No．4基于遗传算法的层合板分级铺层全局优化刘振国胡杰胡龙(北京航空航天大学航空科学与工程学院，北京100191)摘要：针对受力分布差异较大的层合板，提出了一种复合材料铺层分级遗传优化方法．通过将结构铺层分解成全局铺层和各个区域铺层的方式，在分区域设计铺层的同时兼顾区域间的连接与较高的计算效率．针对性设计基因编码和遗传算子，各铺层基因分别进行独立遗传优化．编写了基于经典层合板理论的层合

2、板截面刚度矩阵子程序，结合有限元方法(FEM，FiniteElementMethod)实现对模型的力学分析计算，获取挠度、重量等作为目标函数参数，根据Tsai—wu失效准则判断是否破坏作为限制条件．算例证明：铺层分级优化结果合理可信，承力效果较整体铺层优化结果更好．关键词：层合板；优化；遗传算法；分级中图分类号：V241．19文献标识码：A文章编号：1001-5965(2013)04-0478-06GlobaloptimizationofclassifiedcompositelaminatedstructuresbasedongeneticalgorithmsLiuZ

3、henguoHuJieHuLong(SchoolofAeronauticScienceandEngineering，BeijingUniversityofAeronauticsandAstronautics，Beijing100191，China)Abstract：Atechniqueofglobaloptimizationaimedatcompositelaminatedstructureswithhighvarietyindistributionofstresswasproposed．Undertheconsiderationofconnectionandthee

4、fficiencyofcomputation，thestructurelaminatesweredividedintoregionswithparticulargloballayersandregionlayersonit．Specialgenecodingandoperatorweredesignedtomatchthedesignofdivisionandgenesofeachregionweretreatedseparatelyinheredity．Combinedwiththefiniteelementmethod(FEM)，asubprogramwritte

5、ntosimulatethestiffmatrixofcompositelaminatesbasedonclassicallaminationtheorywasusedtoanalyzethemodeltogetthedeflection，weightandSOon．asparametersoftheobjectfunctionandtookthestatewhetherthestructurewasfailureornotjudgedbyTsai—Wufailurecriterionasitscondition．Anexampleprovidedprovestheo

6、ptimizedlaminatestructurereasonableandbelievableandhavingmoreefficiencyinloadingthanoneoptimizedinwholelaminate．Keywords：laminates；optimization；geneticalgorithms；classification由于复合材料的比强度、比刚度较高，近年来应用十分广泛．通过改变铺层形式和厚度来改变刚度、强度、屈曲和振动等性能是复合材料设计的一个优势．遗传算法作为一种高效的离散空间搜索算法，在复合材料铺层的优化设计中适用性较好，国内外学

7、者对其进行的研究较多¨1．文献[2—5]对层合板的遗传算法本身的改进作了研究，提高了收敛率，避免了早熟现象的产生．文献[6]使用了神经网络和遗传算法分别对层合板的铺层比例和铺层顺序进行了优化，但其将两者的优化看成是两个独立的过程，并不能达到最优化的结果．另外该方法不对整体铺层数量进行优化．上述研究中在模拟结构力学性能方面均采用了经典层合板理论，优点是较为可靠、计算量较小，但是难以收稿日期：2012-05-1l；网络出版时间：2012—11-2611：39网络出版地址：www．cnki．net／kcms／detail／1I．2625．V．2012112