免疫算法原理應用研究及機翼結構布局優(yōu)化.pdf

1、人工免疫科學是近年來新發(fā)展起來的技術，在很多領域內(nèi)都有著廣泛的應用前景。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的一些成果做了總結，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)的層次結構、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)絡的免疫算法，闡述了它們各自采用的免疫學機理，實際中的應用情況，以及存在的不足。第四章介紹了其它幾種人工學習系統(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)絡系統(tǒng)，并對這幾種不同人工系統(tǒng)之間的相互借鑒應用進行了探索，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、。對該算法中最為關鍵的兩個部分，選擇概率和抗體濃度的構造進行了細致的討論，比較了三種不同抗體濃度構造方式在免疫遺傳算法中的作用。并把該算法應用到桁架結構的優(yōu)化設計過程中，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)化設計，所以采用近似技術模擬出機翼梁位置變化對整個機翼結構整體受氣動載荷下的應力和變形情況，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，進行實驗設計，獲得在各因素不同水平時機翼的位移、重量、最大應力等實驗結果，從而建立響應面，分別得到重量、應力、位移對不同因素水平的響應關系，響應面為Kriging模型。把獲得的重量響應面作為目標，應力、位移響應面作為約束，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。