為解決現有爆炸沖擊響應譜（Shock Response Spectrum,SRS）加速度重構方法依賴于大量試驗數據的問題,對比了阻尼正弦與小波兩種不同加速度重構方法在合成爆炸沖擊響應譜時的性能。將對重構SRS質量的評估轉化為與目標譜匹配度的最小值優(yōu)化問題,并首次將自適應遺傳算法（Adaptive Genetic Algorithm, AGA）應用于SRS重構的優(yōu)化問題中。對比了交叉先行、變異先行和不定向3種不同的AGA在爆炸沖擊響應譜時域重構優(yōu)化中的性能,并與基本遺傳算法（Genetic Algorithm, GA）進行對比。結果表明,AGA的優(yōu)化結果比GA有較大幅度的改善,且不定向AGA所得結果是3種AGA方法中最好的,其SRS各頻點數值均在（–3/+6）dB容差范圍之內,與目標譜的匹配度更好。仿真對比算例驗證了該方法在沖擊響應譜的時域重構應用中具有較高的準確性和實用性,為進一步提高航天器結構在爆炸沖擊載荷下響應的計算精度提供了支撐。 

【文章來源】：高壓物理學報. 2019,33(05)北大核心CSCD

【文章頁數】：10 頁


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