發(fā)布時間：2022-01-08 13:48

　　為解決現(xiàn)有爆炸沖擊響應(yīng)譜（Shock Response Spectrum,SRS）加速度重構(gòu)方法依賴于大量試驗數(shù)據(jù)的問題,對比了阻尼正弦與小波兩種不同加速度重構(gòu)方法在合成爆炸沖擊響應(yīng)譜時的性能。將對重構(gòu)SRS質(zhì)量的評估轉(zhuǎn)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(yīng)遺傳算法（Adaptive Genetic Algorithm, AGA）應(yīng)用于SRS重構(gòu)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(yīng)譜時域重構(gòu)優(yōu)化中的性能,并與基本遺傳算法（Genetic Algorithm, GA）進行對比。結(jié)果表明,AGA的優(yōu)化結(jié)果比GA有較大幅度的改善,且不定向AGA所得結(jié)果是3種AGA方法中最好的,其SRS各頻點數(shù)值均在（–3/+6）dB容差范圍之內(nèi),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(yīng)譜的時域重構(gòu)應(yīng)用中具有較高的準確性和實用性,為進一步提高航天器結(jié)構(gòu)在爆炸沖擊載荷下響應(yīng)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(shù)】：10 頁


本文編號：3576666