基于遗传蚁群融合算法的超弹性材料参数识别

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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。
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