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摘要
为提高泡沫铝填充薄壁金属圆管的吸能特性并进行高效率结构设计，基于均匀拉丁超立方试验设计方法和径向基神经网络构建轴向冲击下泡沫铝填充铝管吸能特性的近似模型，并将近似模型嵌入遗传算法中实现构件的结构优化。研究结果表明：基于径向基神经网络构建的近似模型的拟合优度大于0.99、均方根误差小于0.08，且近似模型的计算耗时仅为数值计算的0.56%。近似模型在保证较高精度的同时可大幅提高计算效率。对泡沫铝填充铝管的结构优化发现，通过增大圆管半径和壁厚、减小高度可使泡沫铝填充铝管的平均压缩力最大化，反之，可使泡沫铝填充铝管的峰值压缩力最小化。基于遗传算法的多目标优化显著提高了泡沫铝填充铝管的吸能特性。该研究成果可为泡沫铝填充薄壁金属圆管的快速设计和优化提供参考。
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