[发明专利]一种基于遗传算法的电化学致动器结构优化分析方法及系统

权利要求书

1.一种基于遗传算法的电化学致动器结构优化分析方法，其特征在于，包括如下步骤：

a.数字化建模，将模型的基因型与表现型进行映射的过程：

首先基于坐标系原点建立一个正方体，然后对正方体的每个面进行编号；由于结构是对称结构，选择在二维平面上构建对称部分；在规定二维平面结构的起点与终点的基础上，利用编号的数字代表路径，得到二维结构后再进行旋转镜像生成完整的材料结构，利用umat子程序来定义材料的本构关系；从而将模型的基因型与表现型进行映射，得到材料模型；

b.在材料表面应力诱导下发生变形的模拟：

根据在所述步骤a中得到的模型，采用有限元方法，进行在材料表面应力诱导下发生变形的模拟，包括以下步骤：

(1)编写Fortran脚本即.for文件，提供外层壳材料本构的雅可比(Jacobian)矩阵，即应力增量对应变增量的变化率；

(2)编写python脚本即.py文件，主要包含以下模拟参数：

(2-1)对建成的模型进行实体加工为壳，得到壳部件；通过General-User Material，定义材料常数；

(2-2)添加分析步Step-1，设置时间长度为1，最大增量步数为100，增量步最小设置为1e-5，并打开几何非线性；

(2-3)装配好实体部件与壳部件后将两个部件设置相互作用，属性为绑定；

(2-4)设置实体部件各个方向最外层面内中点为点集，对模型的体心也就是(0,0)点设置铰接即U1＝U2＝U3＝0的边界条件，约束其所有平移自由度；其中，U1、U2、U3分别为直角坐标系下的X、Y、Z方向；

(2-5)使用自由网格划分方法，在Abaqus/Standard中对实体部件使用C3D10单元进行四面体网格划分，网格尺寸大小为2.5；

(2-6)使用自由网格划分方法，在Abaqus/Standard中采用进阶算法，对壳部件进行线性、减缩积分、四边形壳单元(S4R)网格划分，网格尺寸大小为2.5；

(2-7)调用Umat子程序并提交任务与计算；

(3)采用Abaqus有限元软件运行上述脚本程序，得到计算结果，从而模拟材料在电解液中发生致动现象，计算不同构型的材料在表面应力诱导下所产生的宏观应变；

在所述步骤b中，利用遗传算法，对材料的结构进行优化，利用参数化建模，自动提取结果。

2.根据权利要求1所述基于遗传算法的电化学致动器结构优化分析方法，其特征在于：在所述步骤a中，进行有限元前处理，编写相应的自动化前处理程序代码，再通过umat子程序来定义材料的本构关系，以扩充程序的功能；为了模拟材料在电解液中致动现象，编写程序代码实现基于本征应力模型的材料表面应力的施加、部件之间的相互作用以及边界条件的设定。

3.根据权利要求1所述基于遗传算法的电化学致动器结构优化分析方法，其特征在于：在所述步骤(3)中，将模拟得出的结果通过后处理分析，以python程序文件的形式对模型中的点集进行做标提取及运算，最终以txt文件形式输出，以此后处理的结果表征结构的致动效果数据。

4.根据权利要求1所述基于遗传算法的电化学致动器结构优化分析方法，其特征在于：利用结构的基因型与表现型的映射关系，通过数字序列的形式将算法与有限元软件Abaqus进行相互调用，且借鉴生物进化论，将逐步淘汰掉致动效果差的构型，增加好致动效果的解，针对材料在电解液中发生致动反应，进行有限元模拟计算，完成有限元模拟过程。

5.根据权利要求1所述基于遗传算法的电化学致动器结构优化分析方法，其特征在于：在所述步骤b中，利用遗传算法，对材料的结构进行优化的步骤如下：

b-1.设置进化代数并开始循环；

b-2.评估每个基因序列所对应个体的适应度；

b-3.遵照适应度越高，选择概率越大的原则，从种群中选择两个个体作为父方和母方；

b-4.抽取父母双方的染色体，进行交叉，产生子代；

b-5.对子代的染色体进行变异；

b-6.重复b-3、b-4、b-5的步骤，直到新种群的产生；

b-7.结束循环。

6.一种基于遗传算法的电化学致动器结构优化分析系统，其特征在于：主要包括存储器和处理器；其中所述存储器，用于存储计算机程序；所述处理器，用于执行权利要求1-5中任意一项所述基于遗传算法的电化学致动器结构优化分析方法的计算机程序。