基于遗传蚁群融合算法的超弹性材料参数识别

摘要：

引入一种新的基于遗传蚁群融合算法的优化策略,构造超弹性材料的本构模型来分析反向问题,同时采用最小二乘法使仿真计算值和目标值之间的差值最小.该算法融合蚁群算法(ACA)的特点与遗传算法(GA)的交叉、变异进化策略,改善了解空间搜索的全局性.将该算法与GA进行了比较,结果显示该算法具有较好的优化精度.算例的最终结果也显示该算法在实际工程应用中具备一定的实用性.

关键词：超弹性、遗传算法(GA)、蚁群算法(ACA)、融合、反问题分析、参数识别

所属期刊栏目：21

分类号：U463.85(汽车工程)

资助基金：长江学者和创新团队发展计划资助项目531105050037;湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室自主研究课题资助项目60870002

在线出版日期：2011-04-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：2627-2631