模糊遺傳算法—有限元與浮動壁結構優(yōu)化研究.pdf

1、燃燒室采用浮動壁結構是提高航空發(fā)動機推重比的一項重大措施。本文提出一種采用有限元方法（FEM）和模糊遺傳算法相結合的方法即模糊遺傳算法－有限元的結構優(yōu)化方法（FGA-FEM），并將該方法應用于燃燒室浮動壁結構的優(yōu)化計算和分析，取得了較好的效果。本文的研究工作主要包括： （1）針對標準遺傳算法（SGA）的未成熟收斂現象，采用模糊推理運算的方法確定遺傳算法中的交叉概率和變異概率，實現交叉概率和變異概率的動態(tài)調整，從而改善遺傳算法的

2、性能。函數優(yōu)化算例表明，模糊遺傳算法（FGA）能有效地消除遺傳算法對參數初值的依賴性，提高尋優(yōu)質量，改善收斂性。 （2）針對三種平板結構模型，運用FGA-FEM進行了支桿布局的多目標優(yōu)化設計。結果表明，FGA-FEM具有較好的優(yōu)化能力。 （3）針對浮動壁結構模型，采用遞進式分階段優(yōu)化的策略，運用FGA-FEM對浮動壁結構的支桿布局、支桿截面積和壁板厚度進行多目標優(yōu)化研究。結果表明，所提出的優(yōu)化方法和所采用的優(yōu)化策略對