基于改进自适应遗传算法的复合材料铺层优化设计

• 作者: 刘波 张恩阳 陆振玉
• 来源期刊: 玻璃钢/复合材料
• 学科: 工学
• 关键词: 复合材料 优化 遗传算法 试验 收敛
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 基础研究
• 页码范围: 53-56
• 页数: 4页
• 分类号: TB332|TB330.1
• 字数: 2794字
• 语种: 中文

摘要

为提高采用遗传算法的复合材料铺层优化计算效率,提出了改进的自适应遗传算法,其交叉和变异算子在迭代过程中能够根据种群迭代收敛趋势进行自适应调整.通过二维Rasrtigrin测试函数试验,表明改进自适应遗传算法能够增加全局收敛次数,提高收敛速度.在此基础上,编写整数编码的改进自适应遗传算法,并结合经典层合板理论,以质量轻量化为目标,结构强度和刚度为约束条件,对复合材料层合板进行铺层优化设计,算例迭代过程显示收敛到最优解自适应遗传算法需进化27代,改进自适应遗传算法需进化19代.结果表明,提出的改进自适应遗传算法能够明显提高复合材料铺层优化设计效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘波	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	266	2712	24.0	39.0
2	张恩阳	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	5	20	2.0	4.0
3	陆振玉	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	7	31	3.0	5.0