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申请/专利权人：长春宇航新材料有限公司

摘要：本发明涉及轮毂铺层设计技术领域，尤其涉及一种碳纤维轮毂铺层设计方法，包括如下步骤：S1：在有限元软件中建立碳纤维轮毂模型，并进行模拟碳纤维轮毂的弯曲疲劳试验、径向疲劳试验、13°冲击工况试验以及90°冲击工况试验，并获取蔡‑吴值；S2：生成纤维轮毂的铺层的初始种群；并设定铺层的数量和最大迭代次数；S3：根据蔡‑吴值得到每个铺层的适应度函数值fit；S4：记录种群最优铺层和个体最优铺层及其适应度函数值fit；通过遗传算法的交叉、变异形成新的群最优铺层和个体最优铺层，直至达到遗传算法的最大遗传次数。本发明的优点在于，从碳纤维轮毂所受载荷出发，基于遗传算法，经过数轮迭代后选择出最优的铺层使产品的铺层设计更为合理。

主权项：1.一种碳纤维轮毂铺层设计方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：在有限元软件中建立碳纤维轮毂模型，并进行模拟碳纤维轮毂的弯曲疲劳试验、径向疲劳试验、13°冲击工况试验以及90°冲击工况试验，并获取每个所述铺层的蔡-吴值；S2：运用程序软件，生成纤维轮毂的铺层的初始种群；并设定所述初始种群的铺层的数量和最大迭代次数；S3：将步骤S1中，所述铺层的蔡-吴值带入程序软件中，获取每个所述铺层的适应度函数，并得到每个所述铺层的适应度函数值fit；S4：所述程序软件对比步骤S3中的所有所述铺层的适应度函数值fit，记录所述铺层适应度函数值fit最小的铺层为种群最优铺层；所述程序软件将每个所述铺层均记录为个体最优铺层，并记录每个所述个体最优铺层的适应度函数值fit；S5：所述程序软件根据步骤S4中的每个所述个体最优铺层随机生成新的铺层，命名为“随机铺层”；S6：所述程序软件运用遗传算法将步骤S5中的所述随机铺层与所述个体最优铺层进行交叉生成新的铺层，命名为“铺层A”；S7：所述程序软件将所述铺层A的适应度函数值fit与所述随机铺层的适应度函数值fit进行比较，保留所述适应度函数值fit小的铺层，命名为“子代铺层”；S8：步骤S7的所述子代铺层与所述种群最优铺层进行交叉生成新的铺层，命名为“铺层B”；所述程序软件将所述铺层B的适应度函数值fit与步骤S7的所述子代铺层的适应度函数值fit进比较，保留所述适应度函数值fit小的铺层，命名为“子代铺层”；S9：所述程序软件运用遗传算法将步骤S8的所述子代铺层进行变异操作生成变异铺层；S10：所述程序软件将所述变异铺层的适应度函数值fit与步骤S8的所述子代铺层的适应度函数值fit进行比较；保留所述适应度函数值fit小的铺层，命名为“子代铺层”；S11：所述程序软件将步骤S10的所述子代铺层的适应度函数值fit与所述个体最优铺层的适应度函数值fit，当所述子代铺层的适应度函数值fit小于个体最优铺层的适应度函数值fit时，所述子代铺层替换所述个体最优铺层；当所述子代铺层的适应度函数值fit大于个体最优铺层的适应度函数值fit时，所述个体最优铺层保持不变；S12：所述程序软件将步骤S10的所述子代铺层的适应度函数值fit与所述种群最优铺层的适应度函数值fit进行比较，当所述子代铺层的适应度函数值fit小于种群最优铺层的适应度函数值fit时，所述子代铺层替换所述种群最优铺层；当所述子代铺层的适应度函数值fit大于种群最优铺层的适应度函数值fit时，所述种群最优铺层保持不变；S13：重复所述步骤S5-S12直至达到遗传算法的最大遗传次数；S14：步骤S13循环结束后输出种群最优铺层作为最终结果，程序结束。

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