遗传蚁群融合算法在超弹性材料参数识别中的应用

"基于遗传蚁群融合算法的超弹性材料参数识别 (2010年) - 陈少伟，成艾国，胡朝辉，何智成 - 湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室" 这篇论文"基于遗传蚁群融合算法的超弹性材料参数识别"探讨了在超弹性材料参数识别中的一个创新方法，即采用遗传蚁群融合算法。超弹性材料是指在大变形下仍能恢复原状的材料，常见于生物组织、橡胶等，其参数识别对于材料科学、工程设计等领域至关重要。传统的参数识别方法可能在处理复杂问题时效率较低，而此论文提出的新算法则旨在解决这一难题。 遗传算法（GA）是一种模拟自然选择和遗传机制的优化技术，能够通过交叉、变异等操作在解决方案的种群中进行迭代搜索，以求得全局最优解。蚁群算法（ACA）则受到蚂蚁觅食行为的启发，通过信息素更新规则实现对解空间的探索。将两者融合，可以利用GA的全局搜索能力和ACA的并行性，提高参数识别的效率和精度。 在论文中，研究人员构建了一个超弹性材料的本构模型，用以描述材料的力学行为。他们将反向问题（即从实验数据推断材料参数的问题）转化为优化问题，通过最小二乘法来最小化仿真计算值与实验目标值之间的差异。这种最小化过程是参数识别的关键步骤，确保了识别出的参数能够准确反映材料的实际行为。 论文对比了遗传蚁群融合算法与单纯遗传算法的表现，结果显示融合算法在优化精度上有显著优势。此外，通过具体的算例分析，进一步证明了新算法在实际工程应用中的实用性。这表明该方法有望在超弹性材料的参数识别中提供更高效、精确的解决方案，对材料科学和工程实践具有积极意义。 关键词涉及超弹性材料、遗传算法、蚁群算法、融合、反问题分析和参数识别，这些关键词涵盖了研究的主要方向和技术手段。论文发表于2010年，当时的中图分类号为U463.85，表明其属于工程技术领域，具体是车辆车身设计与制造的相关研究。文章编号为1004--132X(2010)21--2627一05，提供了文献检索的线索。