遗传算法在相似材料配比试验设计中的应用研究

为探究相似材料配比优化问题,选取水膏比(水与石膏质量之比)为变量因素,基于Matlab环境进行遗传算法的相似材料配比优化研究。设计以1/15拉压比为主要参照目标,通过力学性质试验获取不同水膏比的相似材料单轴抗压强度、抗拉强度、弹性模量、泊松比、内摩擦角和内聚力6项力学特性参数,对其进行回归拟合,并构建遗传算法的相似材料配比优化模型。经对输出结果的二次试验检验可得到较好的配比优化效果,研究结果可为相似材料配比优化方法提供一定的理论依据。

基于R-L型分数阶导数的动态解析逆Preisach模型

准确的变压器电磁暂态模型对保障电力变压器安全意义重大,其中更为重要的是对变压器铁芯部分的建模。然而,变压器铁芯的非线性磁滞特性及动态特性的模拟仍存在不精确,误差大等问题。为此,首先通过差分法改进静态解析正Preisach模型,构造一种更利于动态模型建立的静态解析逆Preisach模型;然后,在损耗统计理论、场分离技术以及分数阶导数理论的基础上,改进动态涡流场强分量,并与静态解析逆Preisach模型以及剩余损耗分量相结合,得到改进的动态解析逆Preisach磁滞模型,同时引入量子遗传算法对分数阶导数参数进行全局寻优。最后,将准确的动态解析逆Preisach模型在不同频率与不同最大磁密下与实验数据对比,结果表明,该模型的最大平均相对误差为5.857%,验证了该方法的有效性。

面向表面粗糙度约束的铣削过程参数优化

在6061铝立铣过程中考虑到控制工件表面粗糙度的要求,人为选择的铣削参数可能比较保守,导致材料去除率降低、制造成本高。以表面粗糙度为约束条件,以最大材料去除率为目标,基于极端提升法(extreme gradient boosting, XGBOOST)建立以主轴转速、进给速度和切深为优化对象的表面粗糙度回归模型,利用遗传算法对主轴转速、进给速度和切深三个铣削参数进行优化。利用遗传算法的多目标优化特点得到较优的铣削参数。通过4组优化结果可以看出,表面粗糙度的最大变化只有0.048μm,而最小的材料去除率提高了2 458.048 mm^(3)/min,在达到表面粗糙度的要求下,提高了加工效率,减小制造成本,具有良好的优化效果,在实际加工中具有一定的指导作用。

基于遗传算法的声学覆盖层等效参数反演方法研究

针对敷设声学覆盖层结构的声学特性数值仿真需求,本文提出一种基于遗传算法的声学覆盖层等效材料参数反演方法。将内部有空腔结构的声学覆盖层等效为多层均匀材料,定义关于多角度反射系数的目标函数,反演各层均匀材料复纵波、剪切波速度,分析反射系数数量、方位对材料参数反演精度的影响,摆脱传统方法面临的初值依赖性和多值性问题。数值仿真表明,该方法可以准确反演多层均匀材料复纵波和剪切波速度,并可用于敷设声学覆盖层结构的目标强度数值仿真分析。

荞麦混合脱出物清选装置参数优化及试验研究

为了降低荞麦机械收获中清选环节的含杂率及损失率,提高机械收获性能及效率,在谷物清选试验台上进行了曲柄长度、曲柄转速、上筛面倾角、下筛面倾角、筛面摆动角、风机风向及风机转速的单因素试验,并对这7个因素分别取3水平进行了正交试验和分析。试验结果表明:上筛面倾角、曲柄转速、曲柄长度和风机转速对清选损失率影响显著且影响程度依次降低,风机转速、风机风向角、上筛面倾角、下筛面倾角对籽粒含杂率影响显著,对清选时间影响显著的因素由主及次分别为曲柄转速、曲柄长度、上筛面倾角和风机风速。建立了含杂率、损失率和清选时间的回归模型,并应用遗传算法对该模型进行了优化,得到最佳参数组合,即曲柄长度30mm,曲柄转速和风机转速分别为231、600r/min,风机风向角、上下筛面倾角及基本筛面振动方向角依次为30°、-3.8°、-1°、5°,此时,清选损失率、含杂率和清选时间分别为1.59%、1.91%、7.93s。经试验验证,在最优参数下,各评价指标的试验值与理论值相对误差分别为3.14%、1.22%、3.24%,且优化所得结果与极差方差分析结果高度一致,说明采用遗传算法对清选回归模型进行优化是可行的,优化结果可靠,所得参数组合可为荞麦乃至杂粮联合收获机、清选装置的设计与研发提供理论支持。

考虑层间接触和材料非线性的道路参数反演

为进一步完善道路结构评价体系,现充分考虑道路材料非线性特征和层间非连续接触状态对道路参数反演的影响,建立了FWD荷载作用下的道路动力有限元模型,构建了路面结构参数-路表弯沉盆数据库。在对数据库进行加噪处理的基础上,应用神经网络模型和遗传算法优化神经网络模型,实现了弯沉盆参数指标与路面结构参数的映射和学习,最终达到道路结构参数反演的目的。结果表明:在道路响应计算中,有必要考虑材料非线性和层间接触状态的影响;模型对路面模量和路基非线性参数的反演效果较好,但对层间摩擦因数的反演效果不理想;加入噪声处理,可使模型获得良好的鲁棒性和泛化能力;相比于神经网络模型,遗传算法优化神经网络模型的反演性能更优,具有较高的计算效率和反演精度。

基于遗传算法在时域提取电磁参数的新方法

基于遗传算法的优化能力 ,并利用电磁场时域响应信息 ,提出了一种提取目标媒质电磁参数的新方法。将时域测量所得的散射场与由时域算法获得的不同个体的响应相比较 ,根据两者近似程度 ,通过遗传算法进行规划处理 ,即可确定媒质的介电常数和电导率等物理参数。算例结果与真实值吻合较好。相对于传统的频域测量法 ,该方法具有原理简单 ,容易实现等优点 。

中高频段下的粘弹性材料声学参数测量

为了实现粘弹性材料在中高频段上的声学参数测量,提出一种自由场测量方法,通过测量目标的水下散射声场指向性,计算目标散射场声压的前几阶勒让德系数,建立以目标的材料声学参数为变量的数学模型,并运用遗传算法进行参数反演.仿真结果表明以铝球的杨氏模量(E)为例,不存在声场误差的情况下反演精度可达0.0014%,铝球散射场的实验数据也提供了较高的参数反演精度.将此方法应用于中高频段上某种成分的粘弹性材料参数测量,成功地获取了其在此频段上的声学参数.提高目标散射场的测量精度有利于目标材料反演精度的提高.此方法避免了对声压相位的测量,减少了影响精度的因素.

免疫遗传算法在土石坝筑坝粗粒料本构模型参数反演中的应用研究

建立了确定筑坝粗粒料本构模型参数的有限元计算理论与IGA相结合的反演分析方法,利用公伯峡筑坝现场大型载荷试验资料,对筑坝原级配料的本构模型参数进行了反演研究。结果表明,由于在微弱风化花岗岩掺加云母片岩,颗粒破碎严重,爆破堆石料(3BⅠ)的原级配粗粒料反演参数远低于室内三轴试验成果;与3BⅠ堆石料相反,砂砾料(3BⅡ)现场反演得到的邓肯E～B模型参数高于室内三轴试验值;室内三轴试验成果不能客观反映筑坝材料的力学特性,对于当今的300m级高土石坝建设,宜加强对原级配粗粒料的力学特性研究;同时对原型实测的空间位移场不同拟合方式进行了探讨,认为仅考虑铅直向变形的IGA参数反演成果能基本满足土石坝工程的精度要求。

结合部虚拟材料参数的逆向优化识别方法

考虑结合部的有限元模型是准确分析、预测结构动态响应与振动控制的基础。以哑铃状结构实验模型为研究对象,采用虚拟材料层法对结合部进行等效参数化建模。综合模态实验数据和有限元优化仿真技术,提出了一种简单实用的结合部虚拟材料参数逆向优化识别方法。为关联有限元模型和实验数据,特引入基于仿真和实验固有频率之间差值最小化的目标函数。采用灵敏度法对整体结构模型做局部有限元反解,利用多目标遗传算法优化求解结合部虚拟材料参数。通过对比实验模型、正向模型和逆向模型得到的固有频率,验证了所提方法的正确性和可行性,并进一步探讨了不同预紧力矩对结合部虚拟材料参数的影响。

并行隔代映射遗传算法及其在材料参数反演中的应用

针对传统遗传算法解决大规模复杂问题效率比较低的问题,提出了一种并行隔代映射遗传算法。该算法采用的是多种群并行进化的方法,在各种群之间引入竞争,既能较好地丰富和保持种群的多样性,有效地避免早熟收敛,又能大大提高求解大规模复杂问题的效率。将该算法应用于冷加工金属板和正交各向异性复合板材料参数的反演问题中,将计算结果与并行化前的算法进行比较,验证了该并行算法具有高效率解决大规模复杂问题的能力。

基于改进遗传算法的钛合金TC18铣削参数优化

钛合金TC18因其热强度高、抗腐蚀性好等优点在航空航天制造业中得到关注,但是其化学活性大、导热性差等缺点给加工带来诸多困难。针对钛合金TC18的加工过程,建立了铣削参数数学模型及其约束条件,以材料去除率为目标函数,利用改进遗传算法对钛合金TC18铣削参数进行优化,得到的切削参数缩短了加工时间,提高了效率。并以实验验证了该方法的实用性和有效性。

紧缩场蜂窝夹层反射面板材料参数优化反求

紧缩场高精度蜂窝夹层结构反射面板由经特殊工艺处理的铝蜂窝芯和表层铝板胶接而成,解析计算和材料力学性能试验很难准确获得该夹层板的材料性能参数。本文中采用数值-试验混合模型方法对该种夹层板的等效材料性能参数进行了优化反求。正向分析采用有限元方法,逆向分析采用遗传算法和梯度法组合优化算法。正、逆分析过程的无缝集成和组合优化算法策略使反求效率明显提高。试验验证表明,采用反求方法获得的材料性能参数能够精确反应该夹层板的弹性本构关系,建立在该材料参数基础上的有限元模型具有理想的精度。

基于自适应混合遗传算法的岩石类材料动态参数反演

将多元函数的下山单纯形法嵌入遗传算法,加强了算法的局部搜索能力,并且将交叉概率、变异概率以及局部搜索概率改进为随遗传个体的适应度值改变和进化代数的增加而调整的自适应型。在此基础上针对岩石类材料的特性,将数值计算值与冲击压缩实验结果之间的相对均方差作为适应度函数,编制了反演分析算法来确定岩石类材料考虑损伤的非线弹性动态本构模型的待定特征参数。结果表明:由动态本构方程得到的再生应力-应变曲线与实验曲线之间具有较好的一致性,从而验证了该反演分析方法是合理可行的以及动态本构模型对于岩石类材料的适用性。

基于RBF-GA的铝/镁异材FSLW工艺参数优化

为获得高质量的7075-T6/AZ31B异种合金Zn中间层-超声辅助FSLW接头,通过RBF-遗传算法对转速、焊接速度、Zn中间层厚度及超声功率四种工艺参数进行了优化.结果表明,经过训练的RBF神经网络满足预测精度要求;将其与遗传算法相结合,在经多次迭代后可获得最优工艺参数组合.取可执行最优解转速1037 r/min、焊接速度82 mm/min、Zn层厚度0.04 mm和超声功率1440 W进行试验验证,焊接接头拉剪载荷达到8860 N,与已报道最优接头相比提高11.4%.RBF神经网络与遗传算法相结合的人工智能优化方法可准确预测并优化接头质量,且具有较大的时间及经济优势.

考虑材料参数的二维固/固声子晶体拓扑优化设计

基于混合变量的两阶段遗传算法,对声子晶体拓扑构型及影响二维固/固声子晶体的材料参数进行优化,得到了较宽的低频带隙。结果表明,散射体的材料密度和弹性模量对声子晶体的带隙特性均具有重要影响,但较高的弹性模量更易于产生较宽的低频带隙;在散射体具有较高的弹性模量时,能够大幅增加声子晶体的相对带宽,在此基础上,密度的改变能够进一步发挥调制作用;散射体和基体的密度差值及弹性模量差值越大越易产生较宽的带隙,这为声子晶体的带隙调制和设计提供了一定的理论依据。

铁电电容系统非线性电滞参数模型研究

为解决铁电电滞模型中特性参数确定困难的问题,改善模型在工程应用中受限现状,本文利用遗传算法提出一种实用的铁电模型特性参数识别方法,可根据随机试验数据完成特性参数的提取,继而重构铁电模型以模拟各种铁电电容系统的非线性电滞行为.以上方法不但可以预测各种电场条件下的电极化响应,还可预测反映系统特性的理想饱和极化响应.最后,为验证所提方法的有效性,本文进行了仿真计算验证,其结果表明,基于优化参数的电滞模型能够很好地与试验数据吻合,具有较好的精确性和鲁棒性,为铁电系统在实际工程的应用提供有效参考.

工程用粘塑性本构模型材料参数确定方法研究

通过对W alker模型中各参数物理意义的分析,初步建立了工程用粘塑性模型的参数拟合方法,并以AISI 316L材料为例,初步验证了该方法的可行性。

小生境遗传算法的改进及其在橡胶材料参数反演中的应用

为了提高当前已有小生境遗传算法的全局寻优能力,首先对于当前已有小生境遗传算法的技术做了进一步的改进,设计了一种新的对于交叉概率和变异概率的动态调整方式;其次,改进了排挤小生境对于处于同一小生境内的个体的排挤操作,充分利用进化代数中的优良信息,加快了程序的收敛速度;最后,基于硫化橡胶的单轴拉伸实验数据,选用2阶多项式本本构模型,并结合有限元和改进后的小生境遗传算法的反演方法确定了硫化橡胶的材料参数。相对于从ABAQUS中通过Evaluate计算出来的材料参数,通过反演结果参数计算出来的响应与实验响应之间的误差较小。

基于反求理论的汽车安全性优化

提出了一种基于反求理论的汽车碰撞安全性优化方法。为了提高有限元仿真在汽车安全性分析方面的准确性,通过有限元仿真与试验验证相结合的方法,利用反求技术求出材料的特性参数。将得到的特性参数应用于某种卡车驾驶室的相同材料,对驾驶室的结构参数进行优化。选取卡车翻滚时对驾驶员安全影响较大的参数作为优化目标,利用遗传算法对构造的多目标优化模型进行计算。通过计算结果可知,有限元仿真中默认的材料特性参数与试验结果有一定的差别,将试验得出的数据应用于优化中可以得到更准确的结果。