A Multi-objective Optimization Approach for Identifying 3D Elastic Behavior in Elium®/Flax Fiber Biocomposites

Dieses Kapitel befasst sich mit dem dynamischen Verhalten von Elium ® / Flachsfaser-Biocomposites und konzentriert sich auf die Identifizierung ihrer 3D-elastischen Konstanten. Die Studie verwendet einen mehrobjektiven Optimierungsansatz, der experimentelle Frequenzmessungen, Finite-Elemente-Simulationen und Optimierungstechniken kombiniert. Zu den Schlüsselthemen zählen der Einsatz von Design of Experiments (DoE) und Response Surface Methodology (RSM) zur Modellierung der Beziehungen zwischen technischen Konstanten und natürlichen Frequenzen sowie die Anwendung von Non-Dominated Sorting Genetic Algorithms (NSGA-II und NSGA-III) zur Optimierung. Die Studie untersucht auch den Einfluss von Population und Generationsgrößen auf die Konvergenz numerischer Häufigkeiten mit experimentellen Ergebnissen. Die Ergebnisse unterstreichen die überlegene Genauigkeit des synergistischen RSM-Modells und die Effizienz von NSGA-II bei der Minimierung des Mean Squared Error (MSE) zwischen experimentellen und numerischen Häufigkeiten. Das Kapitel schließt mit einer vergleichenden Analyse von NSGA-II und NSGA-III, die die Effizienz von NSGA-III in Bezug auf Berechnungszeit und Genauigkeit aufzeigt. Diese Forschung liefert wertvolle Einsichten in das dynamische Verhalten von Biokompositen und bietet einen soliden Rahmen für zukünftige Studien auf diesem Gebiet.