基于智能算法的格栅加筋结构稳健性优化设计  

Robust Optimum Design of Composite Grid Stiffened Structure Based on the Intelligent Algorithm

作　　者：陈亮[1] 赵磊磊[2] 梁东平[3] 

机构地区：[1]中国航天空气动力技术研究院,北京100074 [2]河北工业大学,天津300401 [3]中国空间技术研究院,北京100094

出　　处：《飞机设计》2012年第1期9-14,34,共7页Aircraft Design

摘　　要：先进复合材料格栅加筋结构有较高的结构效率和较好的设计性能,在航空航天领域有着广泛的应用。本文采用人工神经网络来模拟格栅结构的参数与屈曲载荷之间的映射关系,并在此基础上对结构进行了多目标稳健性优化,使结构质量及其对不确定参数的敏感度都较低。神经网络的训练用到了粒子群优化算法,而最后的结构稳健性优化用到了遗传算法。Advanced composite grid stiffened structure(AGS) is widely used in aeronautics and aerospace field for its high efficiency and designable advantage.The artificial neural network is used to simulate the relation between the buckling load and the structure coefficient.Both weight minimizing and sensitive of the weight to the coefficient minimizing are considered for a multi-destination optimization.The particle swarm optimization is applied to train the neural network.And the genetic algorithm is used for the optimum of the structure.

关 键 词：复合材料 格栅结构 多目标优化 智能算法 

分 类 号：V21[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]