基于MSC.Nastran的复合材料层合板优化程序设计与实现

使用PCL进行基于Patran/Nastran优化程序的二次开发存在着调试不便和通用性差的缺点。针对复合材料层合板单元特性优化问题,本文利用Delphi开发了一种基于Nastran分析功能的优化程序。通过6个关键技术对程序设计过程进行了剖析。算例表明,本文程序运行稳定、可靠。优化程序具有良好的继承性和再开发性,同时本文优化程序的设计过程可以推广到其他结构外形不变化的结构优化问题中。     

复合材料层合板挖补修复工艺研究

针对不同挖补斜度的复合材料层合板使用韧性胶黏剂Araldite~@2015,对修补后的试件使用弯曲和拉伸性能进行评价。结果表明:铺层方式为[±45°]_(4s)层合板在弯曲载荷作用下修补后修补效率最高能达到119.6%,拉伸载荷作用下修补效率最高能达到71.4%;铺层方式为[0°/90°]_(4s)层合板在弯曲载荷作用下修补后修补效率最高能达到82.1%。结果可为实际修补提供依据和指导。     

控制结构变形的复合材料层合板铺层优化设计

提出了一种基于梯度的复合材料结构优化方法，把层合板中材料一致、角度一致的单层集合的厚度作为设计变量，推导了结构刚度矩阵关于设计变量的导数，计算了结构重量和变形对设计变量的导数，采用牛顿一序列无约束规划法搜索优化问题的最优解。最后，运用提出的方法对某复材平尾结构进行了满足位移约束的重量最小化设计。     

复合材料层合板阶梯式挖补修理的屈曲分析

利用有限元软件MSC.Patran/Nastran,建立了复合材料层合板阶梯式挖补的三维有限元分析模型,对其稳定性进行了分析,并通过分析得到的屈曲特征值,拟合得到了不同筋距、加筋数、挖补阶数和胶层厚度对复合材料层合板阶梯式挖补修理结构屈曲的影响规律。     

复合材料层合板损伤的修理方法效率分析

对复合材料层合板损伤后,采用外补强板胶接和螺接修理的修理效率进行分析比较及补片搭接长度对剥离应力的影响,这些分析对飞机外场快速修理提供了一定的理论依据,对研究外场条件下快速修理方法是十分有用的。     

基于等基因序列双重随机遗传算法的复合材料铺层优化

复合材料铺层优化中常用的各种遗传算法,较难同时综合考虑表面45°、分层比例、连续铺层数限制等复杂工程约束问题,基于此,提出一种针对复合材料层压板的等基因序列双重随机遗传算法,在交换和突变算子中引入双重随机算法以保证优化迭代中基因序列的严格相等,基于SABRE 软件实现该优化算法,并通过算例验证算法的正确性。结果表明：该算法可满足均衡性、对称性、表面45°、连续铺层数限制、铺层比例等复杂工程约束,有较高的可靠性与工程适用性。     

挖补修理对复合材料层合板拉伸性能的影响

挖补修理是一种先进的复合材料层合板损伤修理技术,分为斜接法和阶梯法两种类型。本文研究不同修补结构对斜接法挖补修理试验件力学性能的影响。对斜接法楔形砂磨斜坡比率为1:10、1:20、1:30和1:40的复合材料层合板修理试验件的拉伸性能进行了研究,同时总结了斜接法修理后试件的断裂位置特征。结果表明:斜接法斜坡比率为1:30的挖补修理试件的抗拉强度最好,外加补片会提高试件的抗拉强度,外加补片层数2层为宜。断裂类型主要有脱胶断裂和补片断裂。     

三种增强复合材料层合板抗屈曲优化分析

基于单向轴压、压剪复合以及纯剪三种栽荷形式,对各向同性均质板进行拓扑优化分析,得到了相应的传力路径,即对应载荷条件下的材料分布;针对三种增强复合材料层合板:常规夹芯板、单向加筋板和非常规网格加筋板,运用MSC.Nastran语言,编写抗屈曲优化代码,采用大量有限元优化算例,求解了上述增强复合材料层合板在给定载荷条件下最优的抗屈曲结构效率,对比分析得出四种载荷形式下的最优增强形式,为飞机壁板类结构选型设计提供参考.     

低速冲击后复合材料层合板的修补研究

在对含低速冲击损伤复合材料层合板压缩破坏研究的基础上,探讨了层合板在低速冲击损伤后的修补问题,提出了开口、金属填充以及机械修补等 3种修补方法,并考核了它们对改善板的压缩强度的作用。结果表明,所提出的修补方法均有较好的效果,其中的机械修补方法成倍地提高了层合板的压缩强度;同时还进一步证明了,子层失稳、扩展是导致低速冲击后层合板承压能力下降的重要因素。     

基于遗传算法的复合材料泡沫夹层板铺层优化设计

机翼中泡沫夹芯结构的使用可以有效降低结构元件的重量,因此对复合材料泡沫夹层板的优化设计研究显得十分重要。基于遗传算法设计可以同时进行铺层角度和铺层厚度的优化算法,在该优化算法中采用分区优化技术及浮点数编码对铺层角度和铺层厚度设计变量进行设计。使用上述优化方法对复合材料机翼盒段泡沫夹芯蒙皮进行铺层优化设计,优化后的翼盒重量比优化前降低了38．2％。优化结果表明对复合材料机翼盒段夹芯蒙皮的优化设计可以有效地降低重量,为泡沫夹芯结构的使用提供一定的参考。     

复合材料层合板的杂交有限元方法

结合复合材料修正后的H-R混合变分原理,直接借助应力-应变关系,推导了新的应力模式,建立了复合材料层合板的杂交等参有限元列式.利用Mathematica语言编程进行数值实例分析,其计算结果与相关文献的精确解以及Abaqus软件建模分析结果对比,实例证明该方法所得到的各个静力学量更接近精确解,并且可用较少的网格划分得到较精确的解.     

基于遗传算法的双层发散冷却优化

描述了基于遗传算法的双层多孔介质骨架发散冷却的优化方法.冷却剂在固定压差(Be数)与多孔介质特征尺寸的条件下被注入固体骨架,通过改变多孔介质的材料、孔隙率和厚度比例,在满足固体骨架的质量和成本等约束条件下,以最低热端表面温度为优化目标,利用遗传算法找出可行的最优冷却结构设计.计算结果表明,靠近冷端的第一层多孔介质孔隙率应当尽可能的大以提高冷却剂流量,但是其组成材料对热端表面温度影响很小,而第二层靠近热端的多孔介质的组成材料对热端表面温度有很重要的影响,它的孔隙率取决与其对有效导热系数、冷却剂流量和内部热交换系数三方面影响的平衡.      

基于遗传算法优化的涡扇发动机三维模糊控制

为进一步解决传统二维模糊控制器存在的快速响应与稳定性之间的矛盾,以及提高控制器的响应速度,减小超调,改善稳态性能,设计了一个基本的三维模糊控制系统,在基本控制系统的基础上引入了模糊积分混合控制器,利用改进的遗传算法对模糊规则进行了优化设计,引入了Smith预估补偿器。仿真实验结果表明,所设计的三维模糊控制系统响应速度快、无超调、控制精度高;有效克服了时间延迟的影响;鲁棒性较好,适用于小型涡扇发动机"小偏离"动态模型的控制研究。     

气动优化设计中的遗传算法研究

建立以实数编码技术为基础的多种遗传算法模型，利用这些模型来研究复制、重组和变异三种基本的遗传操作对气动优化设计的优化质量和效率产生的影响，在此基础上研究群体规模、最大进化代数和遗传概率等遗传控制参数对优化质量和优化效率的影响，期望对应用遗传算法的气动优化设计提供一些有益的参考。     

基于实数编码遗传算法的轨迹综合优化设计

提出了一种基于实数编码遗传算法的机构轨迹综合优化设计。在传统二进制编码遗传算法上进行改进,采用具有更快全局寻优能力的实数编码遗传算法对四杆机构各参数进行优化,从而得到机构最优解。运用MATLAB软件实现遗传算法优化设计,结果表明了此方法的有效性。     

Adaptive double chain quantum genetic algorithm for constrained optimization problems

Optimization problems are often highly constrained and evolutionary algorithms(EAs)are effective methods to tackle this kind of problems. To further improve search efficiency and convergence rate of EAs, this paper presents an adaptive double chain quantum genetic algorithm(ADCQGA) for solving constrained optimization problems. ADCQGA makes use of doubleindividuals to represent solutions that are classified as feasible and infeasible solutions. Fitness(or evaluation) functions are defined for both types of solutions. Based on the fitness function, three types of step evolution(SE) are defined and utilized for judging evolutionary individuals. An adaptive rotation is proposed and used to facilitate updating individuals in different solutions.To further improve the search capability and convergence rate, ADCQGA utilizes an adaptive evolution process(AEP), adaptive mutation and replacement techniques. ADCQGA was first tested on a widely used benchmark function to illustrate the relationship between initial parameter values and the convergence rate/search capability. Then the proposed ADCQGA is successfully applied to solve other twelve benchmark functions and five well-known constrained engineering design problems. Multi-aircraft cooperative target allocation problem is a typical constrained optimization problem and requires efficient methods to tackle. Finally, ADCQGA is successfully applied to solving the target allocation problem.     

基于遗传算法的微型飞行器气动力优化设计

本文以固定机翼式微型飞行器的翼型气动力优化设计为研究背景,在105量级的低雷诺数范围内,把遗传算法与Navier-Stokes方程数值解法相结合,建立了一种以实数编码为基础的自适应算法模型.在基准翼型的基础上,结合锦标赛选择、部分交叉以及自适应变异算子,对翼型进行了升阻比气动力优化设计,并设计了一种高效的复制算子来提高算法的稳定性和计算效率.优化后的翼型升阻比提高显著,表明该算法对低雷诺数翼型的气动外形设计合理有效.     

基于新型自适应遗传算法的混合可靠性优化模型

提出一种新型的自适应遗传算法。结合Logistic函数和余弦函数,对交叉、变异算子曲线进行非线性化处理,实现了交叉算子和变异算子的非线性自适应调整。用新算法求解测试函数,结果表明新算法能够提高收敛速度和精确度,有效地跳出局部收敛,避免早熟现象发生。并基于提出的新型自适应遗传算法,研究了截尾随机-模糊-区间变量的混合可靠性模型的优化问题,建立了以混合可靠性指标作为优化约束条件的混合可靠性优化模型。以某型飞机变速箱同步器系统的优化设计为例,验证了该模型在工程应用中的有效性。     

基于遗传算法的航班串优化方法研究

分析研究了航班串编制问题,考虑了飞机载客量与航班平均客流量的关系,构造了航班旅客溢出成本指数因子,建立了改进后的基于最小成本的航班串优化模型,并构造了遗传算法求解模型.利用Matlab遗传算法工具箱进行仿真研究.应用航空公司实际航班数据对上述模型和算法进行验证,所得优化结果良好,证明该航班串优化模型及方法切实可行.     

弹道导弹总体参数的混合遗传算法全局优化

液体火箭发动机推进弹道式导弹总体设计参数的全局最优化问题是亟待解决的计算问题。遗传算法具有全局搜索能力强、鲁棒性强、适于并行处理的特点,而Powell算法具有很好的求解局部最优解的能力。将两种方法进行有效改进后使之相结合,设计出并行全局最优化混合遗传算法。并以此为基础,建立了液体火箭发动机推进弹道式导弹总体优化设计模型。以液体火箭发动机推进弹道式导弹的起飞质量最小为目标,对液体推进剂弹道式导弹设计参数进行了优化设计。数值优化结果表明:该混合算法提高了搜索全局最优解的速度,优化精度高,且避免了初值敏感、病态梯度和局部收敛等问题,能够搜索到全局最优设计参数。