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时间:2019-11-26
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1、2015年第5期导弹与航天运载技术No.52015总第341期MISSILESANDSPACEVEHICLESSumNo.341文章编号:1004-7182(2015)05-0073-04DOI:10.7654/j.issn.1004-7182.20150518基于Pareto最优的Timoshenko梁模型修正方法王乐,冷德新(中国运载火箭技术研究院,北京,100076)摘要:模态试验结果中包含试件不同状态不同阶次的频率和振型信息,对动特性模型修正时需要建立多个目标函数。提出一种基于Pareto最优的Timoshenko梁模型修正方法。通过全局交叉和变异操作,求解群体的非劣解
2、集,定义新的个体适应度评价方法,并根据拥挤距离对非劣解集进行排序,对动特性模型进行修正。仿真结果表明,采用该方法能够获得较高的精度,Pareto最优前沿收敛,且形状为非凸,与试验结果相比,修正后的模型一阶频率偏差不超过1%,二阶频率偏差不超过6%,振型与试验结果一致。关键词:多目标进化;Pareto最优前沿;Timoshenko梁;动特性;模型修正中图分类号:V414.3文献标识码:AAMethodofModelCorrectionofTimoshenkoBeamBasedonParetoFrontWangLe,LengDe-xin(ChinaAcademyofLaunchVe
3、hicleTechnology,Beijing,100076)Abstract:Theresultsofmodaltestincludedfrequenciesandmodeshapesofspecimenindifferentstatusandstages,somultipleobjectivefunctionswereneededformodelcorrection.AmethodofmodelcorrectionofTimoshenkobeambasedonParetofrontwasproposed.Themodelwascorrectedthroughglobalcr
4、ossoverandmutation,solvingthenoninferiorsolutionset,definingnewfitnessofindividualsandsortingthenoninferiorsolutionsetaccordingtocrowdingdistance.TheresultsshowedthathighprecisioncanbeachievedbythismethodandtheParetofrontconvergedatnonconvexshape.Comparedtotheresultsoftest,thedeviationofthef
5、irstnaturalfrequencyofthecorrectedmodelwaslessthan1%,thedeviationofthesecondnaturalfrequencywaslessthan6%andthemodeshapeswereinagreementwithtest.KeyWords:Multi-objectivegeneticalgorithm;Paretofront;Timoshenkobeam;Dynamicproperty;Modelcorrection0引言与传统的多目标优化算法相比,多目标进化结构动特性建模是进行响应分析的基础,在进行(Mult
6、i-objectiveGeneticAlgorithm,MOEA)算法模动特性建模时,模型简化的不确切,边界条件和连接拟自然进化过程,采用随机搜索的策略,不仅可以很刚度的模拟与实际情况的差异等因素,必然会带来一好地处理复杂的单目标问题,而且也适应于解决多目[2,3]定的误差,为了获得高精度的动力学分析模型,需要标问题,已成功应用于航空发动机设计、风力机叶[4,5][6,7][8~10]结合试验数据,对模型进行修正。修正时需要建立多片设计、气动外形设计、运动及路径规划、[11][12]个目标函数,本质上还是多目标优化问题。在多目标零部件装配和结构设计等工程领域。优化问题中各个目标
7、函数并不是独立存在的,它们往虽然MOEA已经成为一个热门研究领域,但在模[1]往是相互矛盾和冲突的,要同时使多个子目标一起达型修正中的应用还很少,本文根据模态试验信息中多到最优值是不可能的,每个目标函数都具有不同的物目标的特点,参考MOEA的思路,提出了基于Pareto理意义,这种复杂性使得对其优化变得十分困难。最优的Timoshenko梁模型修正方法,给出了相应的计收稿日期:2014-11-04;修回日期:2015-02-26作者简介:王乐(1984-),男,工程师,主要从事载荷与环境研究
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