Приложение биоинспирированных алгоритмов глобальной оптимизации в задаче подбора коэффициентов модели усталостной деградации жесткости композиционного материала

19

Аннотация

Рассматривается задача нахождения усталостных характеристик материала по результатам испытаний композиционного материала. Исходными данными являются свойства материала, параметры нагрузки и таблично заданная зависимость модуля упругости от количества выполненных испытаний. Сформирована дифференциальная математическая модель, описывающая изменение модуля упругости с ростом числа испытаний. Ее параметры находятся с помощью аппроксимации скорости изменения модуля упругости по формулам численного дифференцирования различного порядка и решения задачи параметрической идентификации. Коэффициенты модели определяются в результате использования метода, имитирующего поведение стаи мотыльков, относящегося к биоинспирированным алгоритмам глобальной оптимизации. Приведено решение поставленной задачи для конкретного композиционного материала.

Общая информация

Ключевые слова: композиционный материал, модель деградации жесткости, биоинспирированный алгоритм, Численные методы, интегрированное обучение

Рубрика издания: Методы оптимизации

Тип материала: научная статья

DOI: https://doi.org/10.17759/mda.2024140107

Получена: 20.02.2024

Принята в печать:

Для цитаты: Пантелеев А.В., Турбин Н.В., Надоров И.С. Приложение биоинспирированных алгоритмов глобальной оптимизации в задаче подбора коэффициентов модели усталостной деградации жесткости композиционного материала // Моделирование и анализ данных. 2024. Том 14. № 1. С. 103–120. DOI: 10.17759/mda.2024140107

Литература

  1. Van Paepegem W. Development and finite element implementation of a damage model for fatigue of fibre–reinforced polymers. Ghent University Architectural and Engineering Press, 2002.
  2. Пантелеев А.В., Кудрявцева И.А. Численные методы. Практикум.– М.: ИНФРА–М, 2017.
  3. Киреев В.И., Пантелеев А.В. Численные методы в примерах и задачах.– СПб.: Изд–во Лань, 2015.
  4. Mirjalili S. Moth–flame optimization algorithm: A novel nature–inspired heuristic paradigm// Knowledge–Based Systems. 2015. Vol. 89. P. 228–249. https://doi.org/10.10.16/i.knosys2015.07.006.
  5. Пантелеев А.В., Скавинская Д.В. Метаэвристические стратегии и алгоритмы глобальной оптимизации.– М.: Факториал, 2023.
  6. Пантелеев А.В., Каранэ М.М.С. Мультиагентные и биоинспирированные методы оптимизации технических систем.– М.: Изд–во Доброе слово и Ко, 2024.
  7. Whitworth H.A. A stiffness degradation model for composite laminates under fatigue loading // Composite Structures. 1997. Vol. 40. No. 2, P. 95–101. https://doi.org/10.1016/S0263–8223(97) 00142–6.

Информация об авторах

Пантелеев Андрей Владимирович, доктор физико-математических наук, профессор, заведующий кафедрой математической кибернетики института «Информационные технологии и прикладная математика», Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), Москва, Россия, ORCID: https://orcid.org/0000-0003-2493-3617, e-mail: avpanteleev@inbox.ru

Турбин Николай Васильевич, ведущий инженер института «Авиационная техника», Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет) (МАИ), Москва, Россия, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8887-4586, e-mail: nikturbin@gmail.com

Надоров Иван Сергеевич, студент бакалавриата института «Компьютерные науки и прикладная математика», Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет) (МАИ), Москва, Россия, ORCID: https://orcid.org/0009-0008-2085-2987, e-mail: nnadorovivan@gmail.com

Метрики

Просмотров

Всего: 18
В прошлом месяце: 12
В текущем месяце: 6

Скачиваний

Всего: 19
В прошлом месяце: 7
В текущем месяце: 12