复合材料层压结构优化：特征提取算法提升设计效率

复合材料层压结构铺层顺序优化设计是一个关键领域，它直接影响到复合材料层压板的力学性能，如弯曲、屈曲和振动特性。相比于传统金属材料，复合材料具有显著优势，如可设计性强、高比模量和比强度、优良的抗疲劳性能以及耐腐蚀性，这使其在军民工业中得到了广泛应用。层压板的铺层顺序作为设计的核心技术，决定了其最终性能的发挥。 本文针对这一问题，提出了一种创新的“特征提取”优化算法。该算法受到了感知过程中的主要特征识别启发，借鉴了遗传算法和蚁群算法等模拟进化优化策略。首先，算法通过分析目标函数值f(X軑j)来评估不同设计变量向量X軑j的性能，这些向量由一系列设计参数构成，如铺层层数、方向等。通过对这些向量按性能排序，算法能够确定出关键的设计特征。 在“背景噪声”S的背景下，特征提取指示向量P被用来提取群体中最优方案的共同特征。这意味着算法能够在众多可能的铺层序列中筛选出最具优化潜力的组合，同时考虑到了实际操作中的不确定性因素。通过这种特征提取方法，算法能够生成新的设计变量X軑′j，这些变量代表了经过优化后的更高效、更稳定的铺层顺序。 该算法的有效性通过实例验证得到证实，证明了其在复合材料层压结构铺层顺序优化设计中的实用性和准确性。因此，特征提取算法在复合材料领域的应用对于提升层压结构性能，降低设计成本，以及提高制造效率都具有重要意义。这项工作对于推动复合材料在航空航天、船舶制造等领域的广泛应用具有积极的推动作用。