基于神经网络响应面的复合材料结构优化设计

摘要

用正交试验设计的方法选择样本点构建神经网络响应面,将神经网络响应面作为优化的目标函数或约束条件,加上其它常规约束条件建立优化模型,应用遗传算法(GA)进行优化,形成一套适用于复杂结构设计的高效优化方法.以复合材料帽型加筋板的重量优化问题为例,建立了加筋板模型的重量响应面目标函数、强度和稳定性响应面约束条件;并用PATRAN/NASTRAN进行有限元计算,获取用于响应面训练的样本点数值.算例表明:该方法能以很少的有限元分析次数,取得高精度的响应面近似模型,并且使优化效率大大提高.