利用遗传算法和神经网络响应面来实现复合材料结构优化设计

• 作者: 徐元铭 李烁 荣晓敏
• 来源期刊: 中国航空学报（英文版）
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 遗传算法 响应面 复合材料结构优化
• 年，卷（期）: 2005,（4）
• 页码范围: 310-316
• 页数: 7页
• 分类号: TB33|O316
• 字数: 2561字
• 语种: 英文

摘要

运用正交试验设计选择设计样本,建立神经网络响应面,以代替复合材料结构优化中的大量的有限元分析;将神经网络响应面作为目标函数或者约束条件,加上其他常规约束条件进行优化模型的建立,再应用遗传算法(GA)进行优化,这可以实现设计分析与设计优化的分离.以复合材料帽型加筋板的重量优化问题为例,建立了重量响应面目标函数、强度和翘曲稳定性响应面约束条件;并通过NASTRAN进行有限元计算,以获取用于响应面训练的样本点数据.研究表明,该方法能以较少的结构分析次数,取得高精度的响应面近似模型,从而使优化效率大为提高.神经网络响应面能够获得与传统响应面同等,甚至更好的精度.