题目：基于改进遗传算法的大型飞机复合材料翼面结构优化

复合材料具有密度小、比强度高、比模量高等优点，已被广泛应用于大型飞机结构设计，包括尾翼、机翼、中央翼盒和机身等主承力结构。复合材料翼面优化时，设计变量涉及铺层厚度、铺层角度、铺层顺序，是一个设计变量复杂且设计变量数目巨大的问题。遗传算法具有全局搜索性和隐含并行性等优点，能顺利求解带有离散/连续设计变量的优化问题，已被广泛应用于各种工程结构优化领域。标准遗传算法（SGA）采用固定的种群大小和交叉/变异概率，对于求解简单结构的全局最优问题具有较好的鲁棒性，而在解决复杂结构的优化问题常常存在早熟、稳定性差及优化效率低等缺点。 本文学习研究了标准遗传算法的基本原理、构成要素及基本流程，并总结了各种改进型遗传算法。在此基础上，分别采用适应度尺度线性变换策略、种群规模动态调整策略和交叉/变异概率自适应调整策略，对标准遗传算法进行改进，并分别对一多峰值数值函数进行寻优测试。测试结果表明种群规模动态调整策略和交叉/变异概率自适应调整策略能有效提高算法寻优精度，改善“早熟”问题，并提高算法优化效率。 为提高某大型飞机复合材料水平尾翼颤振速度，通过建立平尾有限元模型，选择优化设计单元，建立优化目标函数。采用结构优化实验室已有的一套基于服务的优化系统和高性能计算平台，建立相应优化流程，集成改进自适应遗传算法（IAGA）算子程序，对该复合材料平尾翼面进行基于颤振约束的精细化优化设计。结果显示，相比于标准遗传算法，改进自适应遗传算法有效地提高了寻优精度，改进了“早熟”问题；寻优过程更加平稳，稳定性更好；寻优计算时间更短，提高了寻优效率。 为满足工程化应用需求，提出一种工程化后处理方法，分别采用基于最小二乘法的多项式曲面拟合方法和三向刚度等效转换方法对上、下翼面蒙皮铺层厚度、铺层角度进行曲面拟合和等效转换。结果显示，后处理完成后，上、下翼面蒙皮铺层面光顺连续，“凹坑”和“凸起”等奇异单元完全消除；各优化单元铺层角度都转换为0º、±45º、90º四种工程常用角度，且各单层铺层厚度都转换为0.12mm。将处理后的模型导入有限元后置处理（FEA）软件，形成上、下翼面蒙皮各优化单元铺层自裁剪示意图，实现了复合材料层合板工艺的可视化。