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基于双向进化遗传算法的汽车真空泵支架结构拓扑优化设计 被引量：3
1
作者 薛慧鹏 田海洋 +1 位作者 戴明 郑伟刚 《机械设计与制造》 北大核心 2016年第9期255-258,共4页
基于渐进结构优化算法(ESO)、双向渐进结构优化算法(BESO)及遗传算法(GA),提出了一种新的、用于结构拓扑优化设计的算法:双向进化遗传算法(BGESO)。此算法从待优化的初始结构出发,以结构单元的应变能灵敏度分析为依据,用GA算法来实现新... 基于渐进结构优化算法(ESO)、双向渐进结构优化算法(BESO)及遗传算法(GA),提出了一种新的、用于结构拓扑优化设计的算法:双向进化遗传算法(BGESO)。此算法从待优化的初始结构出发,以结构单元的应变能灵敏度分析为依据,用GA算法来实现新算法的双向进化。同时,使用ANSYS中的APDL参数化编程语言实现了双向进化遗传算法的编程,并将新算法的程序模块化。针对企业现生产的汽车真空泵支架需轻量化的技术要求,对支架进行了拓扑优化设计,依据优化结果,结合支架的加工工艺提出了结构的改进方案,使其质量减少了9.5%,并对新支架结构进行了有限元分析验证,验证结果显示,优化设计后的支架在应力、变形量及模态方面都满足其使用要求。。 展开更多
关键词 双向渐进结构优化算法 遗传算法 双向进化遗传算法 结构拓扑优化 ANSYS APDL
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