利用遗传算法进行层合板分级铺层的整体优化（2013年）

简介：
本研究采用遗传算法对层合板的分级铺层进行了整体优化设计，旨在提升材料性能和结构效率。发表于2013年。 针对受力分布差异较大的层合板，提出了一种复合材料铺层分级遗传优化方法。该方法通过将结构铺层分解成全局铺层和各个区域的局部铺层，在分区域设计的同时兼顾各区域间的连接，并保持较高的计算效率。为了实现这一目标，我们针对性地设计了基因编码和遗传算子，使得每个铺层可以独立进行遗传优化。 编写了基于经典层合板理论的截面刚度矩阵程序，并结合有限元方法（FEM）对模型进行了力学分析与计算。通过这种方法获取到挠度、重量等目标函数参数，并依据Tsai-Wu失效准则判断结构是否破坏，以此作为限制条件。算例证明该铺层分级优化结果合理且可信，在承力方面表现出色。