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1、复合材料层合结构铺层顺序优化设计的免疫遗传算法2007年4月第34卷第2期强度与环境STRUCTURE&ENVIRoNMENTENGINEERINGApr.2007Vl01.34.NO.2复合材料层合结构铺层顺序优化设计的免疫遗传算法任茶仙张铎(西北工业大学航天学院,西安710072)摘要:本文利用生物免疫系统对抗体浓度调节原理,提出了一种用于组合优化的免疫选择概率算子,同时考虑了抗体调节加权系数随搜索进行动态变化.对给定的复合材料层压板,以几何因子为优化对象,应用免疫遗传算法进行了铺层顺序
2、的优化.应用四种不同遗传算法,对算例的优化结果进行了统计分析,结果表明:本文算法的成功率高,首次获全局最优解的迭代次数少,并能使种群收敛于全局最优解.关键词:复合材料层合结构;免疫遗传算法;优化设计;铺层顺序中图分类号:V241.19;TB332文献标识码:A文章编号:1006—3919(2007)02—0044—07ImmunitygeneticalgorithmforstackingsequenceoptimizationincompositelaminatedstructuresRENCha—
3、xianZHANGDUO(CollegeofAstronautics,NorthwesternPolytechnicalUniversity,Xi'an710072,China)Abstract:Byuseoftheantibodyconsistencyingeneticmechanismofimmunity,thispaperhaspresentedaformulaforselectionprobabilityinimmunitygeneticalgorithm,whichcouldbeusedi
4、ncombinatorialoptimization,andwheretheweightedcoefficientofadjustingantibodyhasbeendynamicallyvariedalongwithsearching.Tooptimizethegeometryfactors,themethodofimmunitygeneticalgorithmisappliedtosolvetheoptimizationproblemofplystackingsequenceofcomposit
5、elaminateswithgivenplies.Statisticaldataofoptimizationresultsofexamplehavebeenobtainedandanalyzedbyfourdifferentgeneticalgorithms.TheresultsindicatethatthemethodproposedinthispaperhashighSuccessprobabilityinsearchingthebestglobalsolution,lessiterations
6、infirstobtainingthebestone,andthateachindividualinarandombreedconvergencestothebestsolution.Keywords:compositelaminatedstructures:immunitygeneticalgorithm;optimizationdesign;plystackingsequence引言复合材料因其力学性能的可设计性而使其结构的优化设计成为人们所关注的问题.在以往的复合材料结构优化设计领域,利用各种
7、数学规划方法或优化准则方法对结构进行优化设计,收稿日期:2006—06—29;修订日期;2006—09—12作者简介:任茶仙(1966一),女,博士生,研究方向:飞行器结构设计:(710072)西北工业大学航天学院801教研室.第34卷第2期任茶仙等复合材料层合结构铺层顺序优化设计的免疫遗传算法45一直占有主导地位.但是,在实际的复合材料层合板设计中,因其制造工艺性要求,层合板各分层的厚度必须是单层材料厚度的整数倍,铺设角常由0.,45.,90.等标准角度组成,各分层的排列顺序可任意变化,因此对复合
8、材料层合结构铺层顺序的优化实际上属于离散变量的组合优化问题,采用传统的优化方法求解比较困难.遗传算法因在函数优化中所具有的良好特性而使其在一些连续/离散设计变量的结构优化领域显示出良好的应用前景.在复合材料层合结构铺层顺序的优化设计中已日益受到重视一.文献_6]提出的免疫遗传算法中,抗体选择概率是与抗原和抗体间的亲和力,抗体浓度均成正比,且抗体调节系数取为定值.本文基于生物免疫系统抗体浓度调节原理,采用抗体选择概率算子与抗体的适应度值成正比,与抗体浓度成指数递减,同时
