免疫算法原理應(yīng)用研究及機翼結(jié)構(gòu)布局優(yōu)化.pdf

1、人工免疫科學(xué)是近年來新發(fā)展起來的技術(shù)，在很多領(lǐng)域內(nèi)都有著廣泛的應(yīng)用前景。本文前半部分對免疫系統(tǒng)的基本原理作了一些介紹，把近幾年的人工免疫科學(xué)的一些成果做了總結(jié)，研究了免疫算法，討論了免疫系統(tǒng)的特性和發(fā)展?jié)摿?。后半部分利用近似技術(shù)對飛機機翼前梁布局優(yōu)化進行了研究。 第二章從生物免疫系統(tǒng)出發(fā)，闡述了免疫系統(tǒng)的層次結(jié)構(gòu)、工作機制和特征，對免疫系統(tǒng)的記憶、自我識別、多樣性等特性作了詳細的論述。在第三章中總結(jié)概括了目前較為成熟的幾種免疫算

2、法，主要是基于群體的免疫算法和基于網(wǎng)絡(luò)的免疫算法，闡述了它們各自采用的免疫學(xué)機理，實際中的應(yīng)用情況，以及存在的不足。第四章介紹了其它幾種人工學(xué)習(xí)系統(tǒng)，比較了人工免疫系統(tǒng)同它們的異同，特別是遺傳算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，并對這幾種不同人工系統(tǒng)之間的相互借鑒應(yīng)用進行了探索，把模擬退火算法和粒子群算法分別與免疫算法進行了此較。第五章從免疫系統(tǒng)原理出發(fā)，結(jié)合遺傳算法提出了一種基于二次選擇的免疫遺傳算法，有效的改善了傳統(tǒng)遺傳算法易陷于局部最優(yōu)的不足

3、。對該算法中最為關(guān)鍵的兩個部分，選擇概率和抗體濃度的構(gòu)造進行了細致的討論，比較了三種不同抗體濃度構(gòu)造方式在免疫遺傳算法中的作用。并把該算法應(yīng)用到桁架結(jié)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計過程中，收到較好的效果。 從第六章開始，主要對雙梁式機翼前梁進行了布局優(yōu)化設(shè)計，目前拓撲優(yōu)化理論尚不完善，無法直接對翼梁位置進行優(yōu)化設(shè)計，所以采用近似技術(shù)模擬出機翼梁位置變化對整個機翼結(jié)構(gòu)整體受氣動載荷下的應(yīng)力和變形情況，在此之前要建立起機翼的有限元模型，并獲得氣動載荷

4、，模擬機翼真實承載情況。第七章進行實驗設(shè)計，因為主要是研究機翼前梁的布局優(yōu)化，所以把前梁位置作為一個因素，連同機翼蒙皮厚度、前梁腹板厚度等共十個因素，進行實驗設(shè)計，獲得在各因素不同水平時機翼的位移、重量、最大應(yīng)力等實驗結(jié)果，從而建立響應(yīng)面，分別得到重量、應(yīng)力、位移對不同因素水平的響應(yīng)關(guān)系，響應(yīng)面為Kriging模型。把獲得的重量響應(yīng)面作為目標，應(yīng)力、位移響應(yīng)面作為約束，利用遺傳算法進行優(yōu)化，找到滿足約束時重量最小的機翼前梁最優(yōu)布局位置。