Tek Eksenli Basınç Altında Bükülme Davranışı Gösteren Kompozit Silindirlerin Tasarımı Ve Optimizasyonu

Abstract

Bu çalışmanın amacı kompozit silindirlerin baskı yükü altında bükülme performanslarının tahminlenmesinde genetik algoritma, kesik değerli parçacık sürü optimizasyonu ve sürekli değerli parçacık sürü optimizasyonu metodlarının karşılaştırılmasıdır. Kompozit malzemeyi oluşturan liflerin referans eksenine olan açıları tasarım değişkeni olarak ele alınırken, kompozit malzemedeki katman sayısı sabit kabul edilmiştir. Tahminlerin doğruluğu bulguların istatistiki anlamlılığı kullanılarak karşılaştırılmış ve sınıflandırılmıştır. Elde edilen sonuçlar ışığında, hem genetik algoritma, hem de kesikli parçacık sürü optimizasyonu tekniklerinin ele alınan problem için yüksek kaliteli sonuçlar ürettiği görülmüş, kesikli parçacık sürü optimizasyonu ile elde edilen sonuçların genetik algoritma kullanılarak elde edilen sonuçlardan istatistiki olarak daha iyi olduğu belirlenmiştir.

This work aims at comparing the predictions obtained from various mathematical tools including genetic algorithm (GA), real valued particle swarm optimization (PSOC) and discrete particle swarm optimization (PSOD) for buckling of composite cylindrical shells subjected to uniaxial compressive load. Fiber orientation (stacking sequence) was considered as a design variable, while the number of plies is considered constant. The accuracy of the predictions was compared and ranked based on statistical significance of the findings. Results suggest that both GA and PSOD is able to prouce high quality solutions to the design problem, while the designs produced by PSOD is found to be statistically better than those found by GA.