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工程设计学报
工程设计学报  2009, Vol. 16 Issue (5): 326-330    
工程设计理论、方法与技术     
遗传算法在复合材料成分优化中的应用
骆志高, 陈保磊, 庞朝利
江苏大学 机械工程学院,江苏 镇江212013
Application of genetic algorithm to optimization of composition admeasurements for compound material
 LUO  Zhi-Gao, CHEN  Bao-Lei, PANG  Chao-Li
Department of Mechanical Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang 212013, China
 全文: PDF(441 KB)   HTML
摘要： 金属塑料复合材料有广阔的应用前景,对其研究的一个重要方面是其工作层成分的配比.提出综合运用自适应神经模糊推理及遗传算法,以复合材料结合牢固性及减振性好为目标,最终得出工作层成分最佳配比的优化方法.通过试验得出,当工作层成分体积分数为：聚己二酸己二胺(PA66/尼龙66)51.6%,聚苯硫醚(PPS)38.6%,碳纤维9.8%,所制备的金属塑料复合材料与用普通方法制备的金属塑料复合材料相比,减振性能提高9%～15%,材料在不发生脱层的前提下所能承受的最大冲击力提高8%～16%，复合材料的综合性能有较大提高.
关键词： 模糊推理;  遗传算法;  成分配比;  复合    
Abstract: Metal-plastic compound material has a wide application prospect and composition admeasurements of working layer are one of the key aspects of research on it. An optimal method for composition admeasurements of working layer based on adaptive neuro-fuzzy inference and genetic algorithm by taking firmness and vibration reduction as the objective was presented. The results show that the optimal volume ratios of working layer were: PA66 516%, PPS 38.6%, carbon fiber 9.8%. Comparing to the metal-plastic compound material made by common method, the one with the optimal composition admeasurements achieves a 9%—15% vibration reduction and a 8%—16% increase in impact force bearing on condition that no failure happens. The comprehensive properties of metal-plastic compound materials are greatly improved．
Key words: fuzzy    genetic algorithm    composition admeasurement    composite
出版日期: 2009-10-28
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骆志高
陈保磊
庞朝利

引用本文:

骆志高, 陈保磊, 庞朝利. 遗传算法在复合材料成分优化中的应用[J]. 工程设计学报, 2009, 16(5): 326-330.

LUO Zhi-Gao, CHEN Bao-Lei, PANG Chao-Li. Application of genetic algorithm to optimization of composition admeasurements for compound material[J]. Chinese Journal of Engineering Design, 2009, 16(5): 326-330.

链接本文:

https://www.zjujournals.com/gcsjxb/CN/    或    https://www.zjujournals.com/gcsjxb/CN/Y2009/V16/I5/326

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