[发明专利]基于ANSYS和遗传算法的3D打印桨叶结构优化设计

权利要求书

1.基于ANSYS和遗传算法的3D打印桨叶结构优化设计，其特征在于，包括以下步骤：

S1：利用MATLAB设定遗传算法的运行参数，包括种群规模、染色体长度、最大迭代次数、交叉概率、变异概率，然后设定3D打印桨叶设计变量的参数范围，并在参数范围内随机生成初始值，存入vara.txt文档里；

S2：利用MATLAB调用ANSYS在后台自动运行，ANSYS调用vara.txt文档数据进行建模分析，然后输出相关建模数据，存入result.txt文档里；

S3：采用罚函数法将约束条件与目标函数相结合作为适应度函数，并利用MATLAB调用result.txt文档的数据进行适应度计算，然后判断是否满足停止准则即迭代次数；

S4：如果不满足停止准则，则进入循环遗传算法操作，调用遗传算法工具箱，根据适应度计算的结果进行选择、交叉、变异，生成新的设计变量种群，存入vara.txt文档里，重新进入步骤S2、S3；

S5：直至满足程序停止准则，结束循环，输出迭代过程中的最优种群个体。

2.根据权利要求1所述的一种基于ANSYS和遗传算法的3D打印桨叶结构优化设计，其特征在于，所述3D打印桨叶的设计变量包括梁单元的半径、蒙皮的厚度。

3.根据权利要求2所述的一种基于ANSYS和遗传算法的3D打印桨叶结构优化设计，其特征在于，所述ANSYS输出的建模数据包括桨叶的最大应力、最大位移、质量以及频率。

4.根据权利要求3所述的一种基于ANSYS和遗传算法的3D打印桨叶结构优化设计，其特征在于，所述约束条件包括最大位移小于需用位移、最大应力小于需用应力、质量在设定范围内。

5.根据权利要求4所述的一种基于ANSYS和遗传算法的3D打印桨叶结构优化设计，其特征在于，所述优化目标函数设为桨叶的低阶频率远离整数倍气动谐波频率。