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17.02.2018 | Sonderheft 2/2019

Cluster Computing 2/2019

Optimal design of honeycomb sandwich structure cover with multi-objective ant colony algorithm

Zeitschrift:
Cluster Computing > Sonderheft 2/2019
Autoren:
Yuan Wei, Dai Xu, Longbin Liu, Xiaodong Miao, Weihua Zhang

Abstract

In order to improve the strength of the composite folding inflatable flexible wing cover of unmanned plane, the lay-up of the cover of honeycomb sandwich structure is optimized and designed by adopting multi-objective wolf colony algorithm. Aimed at the characteristic of discretization of the optimal variable of composite structure, multi-objective wolf colony algorithm with integer coding method was adopted and fitness function is proposed. Constraint condition was given by referring to the lay-up principle of composite. Multi-objective wolf colony algorithm based on population density was adopted for the optimization of algorithm module. Then the strategy of using the evaluation of estimate of the above simulation module to optimize the surface structure of the folding inflatable flexible wind was adopted. Non-dominated ranking and diversity of population density was introduced in algorithm MOWCA to maintain the operation, which effectively improved the front distribution diversity and convergence precision. The experimental result verifies the effectiveness of scheduling algorithm in multi-objective optimization.

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