力学季刊

作者：刘诗风, 李岩

关键词：变刚度层合板；Kriging代理模型；多目标粒子群优化算法；屈曲分析；纤维路径

利用变角度铺层的复合材料变刚度层合板拓展了结构设计空间，屈曲强度和刚度等力学性能也得到提升．然而，当前普遍采用的单目标优化方法通常无法实现多个力学性能的协同优化．因此，本文针对变刚度层合板的多目标优化问题，提出一种基于均方差(Mean Squared Error, MSE)和期望改进(Expected Improvement, EI)准则的主动学习Kriging模型优化方法，通过以B样条曲线表征纤维路径的变刚度层合板优化算例验证其有效性．相较于基于梯度下降的变刚度优化方法，基于Kriging模型的变刚度复合材料优化方法计算效率大幅提高．最后提出了结合Kriging模型和多目标粒子群算法的变刚度层合板多目标优化框架，最终的Pareto解集包括一个屈曲因子与±45°层合板的屈曲因子相当的设计，但柔度降低了87 %．

来源：2025年第2期

《力学季刊》期刊编辑部

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