本文關(guān)鍵詞：基于粒子群算法的復(fù)合材料框架結(jié)構(gòu)頻率優(yōu)化

  更多相關(guān)文章： 復(fù)合材料框架結(jié)構(gòu) 粒子群算法 動(dòng)力頻率優(yōu)化 一體優(yōu)化

【摘要】：纖維增強(qiáng)復(fù)合材料框架結(jié)構(gòu)(以下簡(jiǎn)稱復(fù)合材料框架結(jié)構(gòu)),因其具有高比強(qiáng)度、高比剛度、抗疲勞以及易于拆卸等優(yōu)點(diǎn),而被廣泛應(yīng)用于航空航天、船舶及汽車等領(lǐng)域。當(dāng)外界激振力頻率與結(jié)構(gòu)固有頻率接近時(shí),往往因共振將導(dǎo)致結(jié)構(gòu)變形過(guò)大,甚至發(fā)生破壞。因此,工程上一般可通過(guò)提高結(jié)構(gòu)的固有頻率進(jìn)而改善結(jié)構(gòu)的動(dòng)力響應(yīng)特性。因此,本文研究中以基頻最大化以及前幾階頻率之和(前3階或前5階)最大化為優(yōu)化目標(biāo),對(duì)復(fù)合材料框架結(jié)構(gòu)的動(dòng)力性能進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì)。首先,考慮到以纖維纏繞角為設(shè)計(jì)變量時(shí),復(fù)合材料梁的剛度是關(guān)于各層纏繞角的復(fù)雜三角函數(shù),將導(dǎo)致優(yōu)化問(wèn)題目標(biāo)函數(shù)呈現(xiàn)多個(gè)局部極值的特點(diǎn)。傳統(tǒng)基于梯度信息的優(yōu)化算法在求解該類優(yōu)化問(wèn)題時(shí),往往收斂于初始點(diǎn)附近的局部最優(yōu)解,難以找到符合工程要求的理想優(yōu)化解。因此,本文將具有全局尋優(yōu)能力的粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)用于復(fù)合材料框架結(jié)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計(jì)中。以纖維纏繞角為設(shè)計(jì)變量,分別開展了以基頻最大化與前幾階頻率之和最大化為目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化設(shè)計(jì),研究了連續(xù)纖維纏繞角對(duì)結(jié)構(gòu)動(dòng)力頻率性能的影響。其次,當(dāng)設(shè)計(jì)變量為連續(xù)纖維纏繞角度時(shí),圓整后的優(yōu)化結(jié)果中存在大量如2°、9°等的纏繞角度。包含過(guò)多的此類纖維纏繞角度將顯著地增加優(yōu)化結(jié)果的制造成本�？紤]到航空航天工程中的復(fù)合材料制造工藝,纏繞角度通常為離散角度的組合,如-45°,0°,45°和90°等。因此,本文考慮上述工程中常用的離散纏繞角度作為設(shè)計(jì)變量,分別以基頻最大化／前幾階頻率之和最大化為目標(biāo),針對(duì)復(fù)合材料框架結(jié)構(gòu)的動(dòng)力頻率性能,基于二進(jìn)制編碼的離散粒子群算法,開展了離散纖維纏繞角度的優(yōu)化設(shè)計(jì)。最后,為充分發(fā)揮復(fù)合材料框架結(jié)構(gòu)在結(jié)構(gòu)構(gòu)型與材料纏繞參數(shù)兩個(gè)幾何層級(jí)上的可設(shè)計(jì)性優(yōu)勢(shì),開展了復(fù)合材料框架結(jié)構(gòu)構(gòu)型與材料纏繞參數(shù)一體化的優(yōu)化設(shè)計(jì)。具體優(yōu)化計(jì)算中,以結(jié)構(gòu)構(gòu)型參數(shù)(如復(fù)合材料框架中每根管件的內(nèi)半徑)和材料纏繞參數(shù)(如纖維纏繞角度、單層中纖維含量)為設(shè)計(jì)變量,以框架結(jié)構(gòu)總體積、總纖維含量為約束函數(shù),分別以基頻最大化與前幾階頻率之和最大化為目標(biāo)函數(shù),研究了上述兩類設(shè)計(jì)變量對(duì)結(jié)構(gòu)動(dòng)力頻率性能的影響。通過(guò)引入罰函數(shù)實(shí)現(xiàn)將有約束優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題,對(duì)總材料的體積約束和總的纖維含量約束的罰因子分別建立了多階優(yōu)化求解技術(shù)。優(yōu)化求解過(guò)程中,采用了鄰域搜索技術(shù),提高計(jì)算效率。數(shù)值算例結(jié)果表明,該結(jié)構(gòu)構(gòu)型和材料纏繞參數(shù)一體的優(yōu)化設(shè)計(jì)能夠有效提高復(fù)合材料框架結(jié)構(gòu)的動(dòng)力頻率性能。為復(fù)合材料框架結(jié)構(gòu)在工程中的應(yīng)用提供了新的設(shè)計(jì)理論和技術(shù)實(shí)現(xiàn)方法。
【關(guān)鍵詞】：復(fù)合材料框架結(jié)構(gòu) 粒子群算法 動(dòng)力頻率優(yōu)化 一體優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP18;TB33
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 引言9-18
• 1.1 研究背景9-12
• 1.2 復(fù)合材料框架結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)簡(jiǎn)述12-13
• 1.3 復(fù)合材料框架結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)理論概述13-16
• 1.4 本文工作介紹16-18
• 2 粒子群優(yōu)化算法的改進(jìn)18-22
• 2.1 粒子群優(yōu)化算法基本理論(連續(xù)變量)18-19
• 2.2 基于離散變量的粒子群優(yōu)化算法基本理論19-20
• 2.3 粒子群算法的改進(jìn)20-21
• 2.3.1 多階優(yōu)化求解技術(shù)20-21
• 2.4 本章小結(jié)21-22
• 3 基于連續(xù)角度變量的復(fù)合材料框架結(jié)構(gòu)動(dòng)力頻率優(yōu)化設(shè)計(jì)22-35
• 3.1 優(yōu)化模型22-23
• 3.2 求解過(guò)程23-24
• 3.3 優(yōu)化算例及結(jié)果分析24-34
• 3.3.1 三桿框架結(jié)構(gòu)優(yōu)化算例24-29
• 3.3.2 十桿框架結(jié)構(gòu)優(yōu)化算例29-34
• 3.4 本章小結(jié)34-35
• 4 基于離散角度變量的復(fù)合材料框架結(jié)構(gòu)動(dòng)力頻率優(yōu)化設(shè)計(jì)35-46
• 4.1 優(yōu)化模型35
• 4.2 求解過(guò)程35-37
• 4.3 優(yōu)化算例及結(jié)果分析37-45
• 4.3.1 三桿框架結(jié)構(gòu)優(yōu)化算例37-41
• 4.3.2 桿框架結(jié)構(gòu)優(yōu)化算例41-45
• 4.4 本章小結(jié)45-46
• 5 基于結(jié)構(gòu)構(gòu)型與材料纏繞參數(shù)一體化的復(fù)合材料框架結(jié)構(gòu)動(dòng)力頻率優(yōu)化設(shè)計(jì)46-53
• 5.1 優(yōu)化模型46-47
• 5.2 約束函數(shù)的處理47-48
• 5.3 求解過(guò)程48-49
• 5.4 優(yōu)化算例及討論49-52
• 5.5 本章小結(jié)52-53
• 結(jié)論53-55
• 參考文獻(xiàn)55-58
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況58-59
• 致謝59-60

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 陳金環(huán);王冠;王東云;;粒子群算法及特性的研究[J];中原工學(xué)院學(xué)報(bào);2007年04期

2 楊立生;;基于粒子群算法的選礦能力優(yōu)化研究[J];礦業(yè)快報(bào);2007年11期

3 左毅;陳勇;;基于對(duì)稱擾動(dòng)的改進(jìn)粒子群算法[J];重慶科技學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2010年03期

4 楊瑞連;曾光明;李曉東;;混沌粒子群算法在水污染控制系統(tǒng)規(guī)劃中的應(yīng)用[J];環(huán)境工程學(xué)報(bào);2010年12期

5 鄧毅;江青茵;曹志凱;師佳;周華;;改進(jìn)的粒子群算法在化工過(guò)程優(yōu)化中的應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)與應(yīng)用化學(xué);2011年06期

6 閆元元;高興寶;周喜虎;;基于變異和交叉的改進(jìn)粒子群算法[J];陜西科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2011年04期

7 李娥;高興寶;;一種基于階段進(jìn)化適應(yīng)性策略的粒子群算法[J];陜西科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2011年05期

8 王燕;賀興時(shí);王凡;劉達(dá)卓;;改進(jìn)反向粒子群算法及其在噪聲中的應(yīng)用[J];西安工程大學(xué)學(xué)報(bào);2011年05期

9 熊聰聰;許淑yN;徐姝;;基于粒子群算法的天氣滾動(dòng)預(yù)報(bào)集成技術(shù)[J];天津科技大學(xué)學(xué)報(bào);2012年01期

10 王防修;周康;;基于粒子群算法的罐容表標(biāo)定[J];武漢工業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào);2012年03期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 朱童;李小凡;魯明文;;位置加權(quán)的改進(jìn)粒子群算法[A];中國(guó)科學(xué)院地質(zhì)與地球物理研究所第11屆（2011年度）學(xué)術(shù)年會(huì)論文集(上)[C];2012年

2 陳定;何炳發(fā);;一種新的二進(jìn)制粒子群算法在稀疏陣列綜合中的應(yīng)用[A];2009年全國(guó)天線年會(huì)論文集（上）[C];2009年

3 陳龍祥;蔡國(guó)平;;基于粒子群算法的時(shí)滯動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)的時(shí)滯辨識(shí)[A];第十二屆全國(guó)非線性振動(dòng)暨第九屆全國(guó)非線性動(dòng)力學(xué)和運(yùn)動(dòng)穩(wěn)定性學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2009年

4 于穎;李永生;於孝春;;新型離散粒子群算法在波紋管優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用[A];第十一屆全國(guó)膨脹節(jié)學(xué)術(shù)會(huì)議膨脹節(jié)設(shè)計(jì)、制造和應(yīng)用技術(shù)論文選集[C];2010年

5 劉卓倩;顧幸生;;一種基于信息熵的改進(jìn)粒子群算法[A];系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用（第7卷）——'2005系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)交流會(huì)論文選編[C];2005年

6 熊偉麗;徐保國(guó);;粒子群算法在支持向量機(jī)參數(shù)選擇優(yōu)化中的應(yīng)用研究[A];2007中國(guó)控制與決策學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2007年

7 方衛(wèi)華;徐蘭玉;陳允平;;改進(jìn)粒子群算法在大壩力學(xué)參數(shù)分區(qū)反演中的應(yīng)用[A];2012年中國(guó)水力發(fā)電工程學(xué)會(huì)大壩安全監(jiān)測(cè)專委會(huì)年會(huì)暨學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集[C];2012年

8 熊偉麗;徐保國(guó);;單個(gè)粒子收斂中心隨機(jī)攝動(dòng)的粒子群算法[A];2009年中國(guó)智能自動(dòng)化會(huì)議論文集（第七分冊(cè)）[南京理工大學(xué)學(xué)報(bào)（增刊）][C];2009年

9 馬向陽(yáng);陳琦;;以粒子群算法求解買賣雙方存貨主從對(duì)策[A];第十二屆中國(guó)管理科學(xué)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2010年

10 趙磊;;基于粒子群算法求解多目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題[A];第二十一屆中國(guó)（天津）’2007IT、網(wǎng)絡(luò)、信息技術(shù)、電子、儀器儀表創(chuàng)新學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2007年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 李慶偉;粒子群算法及電廠若干問(wèn)題的研究[D];東南大學(xué);2016年

2 杜毅;多階段可變批生產(chǎn)線重構(gòu)的研究[D];廣東工業(yè)大學(xué);2016年

3 尹浩;求解Web服務(wù)選取問(wèn)題的粒子群算法研究[D];東北大學(xué);2014年

4 王芳;粒子群算法的研究[D];西南大學(xué);2006年

5 安鎮(zhèn)宙;家庭粒子群算法及其奇偶性與收斂性分析[D];云南大學(xué);2012年

6 劉建華;粒子群算法的基本理論及其改進(jìn)研究[D];中南大學(xué);2009年

7 黃平;粒子群算法改進(jìn)及其在電力系統(tǒng)的應(yīng)用[D];華南理工大學(xué);2012年

8 胡成玉;面向動(dòng)態(tài)環(huán)境的粒子群算法研究[D];華中科技大學(xué);2010年

9 張靜;基于混合離散粒子群算法的柔性作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題研究[D];浙江工業(yè)大學(xué);2014年

10 張寶;粒子群算法及其在衛(wèi)星艙布局中的應(yīng)用研究[D];大連理工大學(xué);2007年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 張忠偉;結(jié)構(gòu)優(yōu)化中粒子群算法的研究與應(yīng)用[D];大連理工大學(xué);2009年

2 李強(qiáng);基于改進(jìn)粒子群算法的艾薩爐配料優(yōu)化[D];昆明理工大學(xué);2015年

3 付曉艷;基于粒子群算法的自調(diào)節(jié)隸屬函數(shù)模糊控制器設(shè)計(jì)[D];河北聯(lián)合大學(xué);2014年

4 余漢森;粒子群算法的自適應(yīng)變異研究[D];南京信息工程大學(xué);2015年

5 梁計(jì)鋒;基于改進(jìn)粒子群算法的交通控制算法研究[D];長(zhǎng)安大學(xué);2015年

6 王偉;大型螺紋旋風(fēng)硬銑削數(shù)值模擬及工藝參數(shù)優(yōu)化[D];浙江大學(xué);2016年

7 李玲玉;基于粒子群算法的城市軌道交通列車節(jié)能優(yōu)化研究[D];北京交通大學(xué);2016年

8 苗冬云;基于改進(jìn)粒子群算法的云任務(wù)調(diào)度方案研究[D];安徽財(cái)經(jīng)大學(xué);2015年

9 蔣曉\~;粒子群算法在多維優(yōu)化問(wèn)題中的改進(jìn)研究[D];浙江理工大學(xué);2016年

10 劉角;生態(tài)系統(tǒng)粒子群算法及其在陣列天線方向圖優(yōu)化中的應(yīng)用[D];太原理工大學(xué);2016年

，

本文編號(hào)：779781