复合材料由于其优异的性能得到了广泛的应用,因此复合材料结构优化设计受到了工程界的广泛重视。蚁群算法作为一种新型的启发式智能优化算法,具有很强的适应性和易于与其他方法相结合的特点。采用蚁群算法进行复合材料结构优化设计具有重要的工程意义。本文首先介绍了蚁群算法基本原理,基本蚁群算法的数学模型和具体的实现步骤。根据传统蚁群算法存在着编码方式单一、不易理解,且信息素更新公式对优化结果有很大的依赖性等不足,对编码方式和信息素更新方法进行了改进。通过复杂函数算例对改进蚁群算法进行了有效性和准确性分析。同时对改进算法的参数选择进行了研究。本文在分析结构优化设计的基本原理和数学模型的基础上,提出了基于改进蚁群算法的结构优化设计方法。通过采用PATRAN的二次开发语言PCL进行参数化建模,将蚁群算法嵌入有限元分析计算中,采用蚁群算法进行结构优化设计。本文将改进算法应用于层合板屈曲优化设计问题。优化设计需要满足对称性、均衡性和工艺设计等要求。通过和已有优化算法计算结果比较,验证蚁群算法在层合板屈曲优化设计中的精确性和有效性。本文采用改进蚁群算法与有限元参数化建模相结合,对双向加载十字形试验件进行优化设计。双向加载试件需具有较好的均匀应变区,且能保证破坏发生在试验区内。通过和初始设计方案比较,验证蚁群算法在复合材料双向加载试件优化设计中的有效性。