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基于遗传算法的内固化芯模结构优化的中期报告
一、研究背景及意义
内固化芯模是在铸造中用以制造内腔和管道的一种模具。由于内固化芯模制作工艺较为复杂，因此需要对其进行优化设计，以提高模具的制造效率和成品质量。其中，结构优化是内固化芯模设计中的重要环节，可通过优化芯模的结构参数来提高其性能指标，例如强度、刚度和耐腐蚀性等。遗传算法是一种常用的结构优化方法，通过模拟生物进化过程，能够得到较优的设计方案。因此，本研究旨在基于遗传算法对内固化芯模的结构参数进行优化设计。
二、研究方法
（1）建立内固化芯模优化模型：构建有限元模型，通过对模型的数值模拟，得到芯模在不同工况下的受力情况和变形情况，进而确定性能指标。
（2）确定优化目标：基于性能指标，确定优化目标，例如使芯模的刚度最大、质量最小等。
（3）选择遗传算法：在确定优化目标后，选择遗传算法作为优化方法，建立适应度函数，设置交叉和变异操作，并确定优化的迭代次数和种群规模。
（4）优化参数设置：通过对关键结构参数的可行性验证，确定设计变量和取值范围。
（5）进行优化计算：利用遗传算法进行优化计算，得到较优的设计方案。
三、研究进展
目前，本论文已完成内固化芯模的有限元建模，并通过数值模拟分析了芯模在不同工况下的受力情况，初步确定了芯模的性能指标和优化目标。接下来，将对遗传算法进行深入研究，建立适应度函数并进行参数设置，进一步完善优化模型并进行优化计算。最终，将得到较优的内固化芯模结构设计方案，并与传统的设计方案进行对比分析，验证基于遗传算法的优化方法的优越性。