【摘 要】
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当前,用于预测疲劳裂纹扩展的方法多种多样,但无论哪一种裂纹扩展方法,都是以扩展点的扩展代替整个裂纹的扩展.因此,对扩展点的优化具有重要意义.考虑到遗传算法对多参数优化具有较好的效果,基于遗传算法对扩展点的个数和分布进行了优化研究;引进了“位置比”这个概念,以最外侧扩展点的位置比表征扩展点的分布;介绍了一种裂纹扩展的数值方法,计算数值结果与实验结果的误差,取该误差的倒数作为个体适应度.结果表明,当扩展点个数和最外侧扩展点位置比分别为11和0.95时,个体适应度最高,数值预测精度最好.
【机 构】
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上海工程技术大学机械与汽车工程学院,上海 201620
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当前,用于预测疲劳裂纹扩展的方法多种多样,但无论哪一种裂纹扩展方法,都是以扩展点的扩展代替整个裂纹的扩展.因此,对扩展点的优化具有重要意义.考虑到遗传算法对多参数优化具有较好的效果,基于遗传算法对扩展点的个数和分布进行了优化研究;引进了“位置比”这个概念,以最外侧扩展点的位置比表征扩展点的分布;介绍了一种裂纹扩展的数值方法,计算数值结果与实验结果的误差,取该误差的倒数作为个体适应度.结果表明,当扩展点个数和最外侧扩展点位置比分别为11和0.95时,个体适应度最高,数值预测精度最好.
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