高 军,黄再兴

(1.上海民航职业技术学院，上海 200232；2.南京航空航天大学机械结构力学及控制国家重点实验室，江苏 南京210016)

多种群遗传算法在PBX本构模型参数识别中的应用*

高 军1,黄再兴2

(1.上海民航职业技术学院，上海 200232；2.南京航空航天大学机械结构力学及控制国家重点实验室，江苏 南京210016)

利用多种群并行结构对标准遗传算法SGA进行并行化处理，引入移民算子和精华种群形成多种群遗传算法MPGA，并设计了自适应交叉和变异概率对算法的收敛速度进行改进。结合ABAQUS软件和改进的多种群遗传算法，建立了材料本构模型参数识别方法。采用该方法对PBX炸药黏弹性损伤本构模型参数进行了模拟识别，并同基于标准遗传算法的参数识别方法进行了比较。结果证明，基于改进多种群遗传算法IMPGA的方法对克服算法未成熟收敛有显著的效果，识别结果更稳定。同时该方法的收敛速度更快，寻优能力更强，适合复杂非线性问题的优化，此方法可以被应用到其他材料本构模型的参数识别中。

固体力学；参数识别；多种群遗传算法；PBX炸药；ABAQUS；本构模型

高聚物黏结炸药(polymer bonded explosive, PBX)是以高能单质炸药为主体，加入黏结剂等物质的固体炸药，在常规武器战斗部中具有广泛应用[1]。PBX在制造、运输及发射等过程中经历的复杂应力过程，影响着武器弹药的安全和使用。因此，对PBX的力学行为进行有限元模拟研究具有重要意义[2]。PBX力学行为的有限元模拟依赖于本构模型的正确性，一个合适本构模型中参数的准确性对于PBX的有限元模拟至关重要。……