Optimization of curved sandwich panel with magneto-rheological coreusing genetic algorithm
محل انتشار: چهارمین کنفرانس بین المللی کامپوزیت
سال انتشار: 1393
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 537
متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
COMPOSIT04_071
تاریخ نمایه سازی: 22 مهر 1394
چکیده مقاله:
In this study, single-objective and multi-objective optimization of curved sandwich panel which have composite sheets and magneto-rheological core is performed to maximize the first modal loss factor and to minimize the mass using genetic algorithm. The studied sandwich panel is curved and has simply support conditions. In order toderive the governing equations of motion, improved high order sandwich panel theory and Hamilton's principle are used for the first time. The face sheet thickness, core thickness, fiber angles and intensity of the magnetic field has beenconsidered as optimization variables. In single-objective optimization, the optimized values of variables were calculated. The results showed that the structures tend to have thick core and thin face sheets which seems physicallytrue. In multi-objective optimization the Pareto front of optimal technique was presented. Then for the first time at this field, the set of optimal points are selected based on TOPSIS method.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
M Rezaei Hasanabadi
Senior Engineer, Department of Aerospace Engineering, Malek Ashtar University of Technology, Lavizan, Tehran,۱۵۸۷۵۱۷۷۴, Iran
K Malekzadeh Fard
Associate Professor, Department of Aerospace Engineering, Malek Ashtar University of Technology, Lavizan, Tehran,۱۵۸۷۵۱۷۷۴, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :