[發明專利]基于ANSYS和遺傳算法的3D打印槳葉結構優化設計

在審

• 申請號: 201810383301.5
• 申請日: 2018-04-26
• 公開（公告）號: CN108733894A
• 公開（公告）日: 2018-11-02
• 發明（設計）人: 周丞;馬佳;郭涵濤;王松
• 申請（專利權）人: 南京航空航天大學
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50;G06N3/12
• 代理公司: 南京瑞弘專利商標事務所(普通合伙) 32249
• 代理人: 楊曉玲

1.基于ANSYS和遺傳算法的3D打印槳葉結構優化設計，其特征在于，包括以下步驟：

S1：利用MATLAB設定遺傳算法的運行參數，包括種群規模、染色體長度、最大迭代次數、交叉概率、變異概率，然后設定3D打印槳葉設計變量的參數范圍，并在參數范圍內隨機生成初始值，存入vara.txt文檔里；

S2：利用MATLAB調用ANSYS在后臺自動運行，ANSYS調用vara.txt文檔數據進行建模分析，然后輸出相關建模數據，存入result.txt文檔里；

S3：采用罰函數法將約束條件與目標函數相結合作為適應度函數，并利用MATLAB調用result.txt文檔的數據進行適應度計算，然后判斷是否滿足停止準則即迭代次數；

S4：如果不滿足停止準則，則進入循環遺傳算法操作，調用遺傳算法工具箱，根據適應度計算的結果進行選擇、交叉、變異，生成新的設計變量種群，存入vara.txt文檔里，重新進入步驟S2、S3；

S5：直至滿足程序停止準則，結束循環，輸出迭代過程中的最優種群個體。

2.根據權利要求1所述的一種基于ANSYS和遺傳算法的3D打印槳葉結構優化設計，其特征在于，所述3D打印槳葉的設計變量包括梁單元的半徑、蒙皮的厚度。

3.根據權利要求2所述的一種基于ANSYS和遺傳算法的3D打印槳葉結構優化設計，其特征在于，所述ANSYS輸出的建模數據包括槳葉的最大應力、最大位移、質量以及頻率。

4.根據權利要求3所述的一種基于ANSYS和遺傳算法的3D打印槳葉結構優化設計，其特征在于，所述約束條件包括最大位移小于需用位移、最大應力小于需用應力、質量在設定范圍內。

5.根據權利要求4所述的一種基于ANSYS和遺傳算法的3D打印槳葉結構優化設計，其特征在于，所述優化目標函數設為槳葉的低階頻率遠離整數倍氣動諧波頻率。