基于粒子群优化算法的绝热层缠绕路径优化

doi:10.19936/j.cnki.2096-8000.20260328.016

复合材料科学与工程 ›› 2026, Vol. 0 ›› Issue (3): 137-144.DOI: 10.19936/j.cnki.2096-8000.20260328.016

基于粒子群优化算法的绝热层缠绕路径优化

李宏利, 侯增选^*, 张伟超, 陈凯印

大连理工大学高性能精密制造全国重点实验室,大连 116024

收稿日期:2025-01-16 出版日期:2026-03-28 发布日期:2026-04-22
通讯作者: 侯增选(1964—),男,博士,教授,研究方向为自动化缠绕成型工艺与装备研制,hou@dlut.edu.cn。
作者简介:李宏利(2000—),男,硕士研究生,研究方向为绝热层缠绕成型轨迹规划。
基金资助:
某重大专项子课题(ZQ***********)

Heat insulation winding path optimization based on particle swarm optimization algorithm

LI Hongli, HOU Zengxuan^*, ZHANG Weichao, CHEN Kaiyin

State Key Laboratory of High-Performance Precision Manufacturing, Dalian University of Technology, Dalian 116024, China

Received:2025-01-16 Online:2026-03-28 Published:2026-04-22

摘要/Abstract

摘要： 针对绝热层自动缠绕成型过程中胶带边缘变形和带隙控制等问题,本文提出了一种基于粒子群优化算法的绝热层缠绕路径优化策略。首先,建立变曲率芯模的几何模型,并依据测地线微分方程,提出一种分段测地线缠绕路径计算方法;然后,引入多目标性能评价指标来衡量缠绕路径的优劣,从而将路径规划问题转化为一个多目标优化问题;最后,建立绝热层缠绕路径优化模型,用粒子群算法求解优化问题。仿真结果表明:相比于蚁群优化算法,粒子群优化算法在平均迭代次数上减少了53.4%,在平均运行时间上缩短了63.4%,在缠绕路径质量上提高了10.6%,具有更高的求解效率和更优越的路径优化能力,满足胶带边缘变形和带隙控制要求,保证了绝热层缠绕成型质量。

关键词: 绝热层, 缠绕路径, 分段测地线, 多目标优化, 粒子群优化算法, 复合材料

Abstract: To address problems of tape edge deformation and gap control in the process of automatic winding forming of heat insulation, this paper proposes an optimization strategy of winding path of heat insulation based on particle swarm optimization algorithm. Firstly, the parametric model of variable curvature mandrel is established, and a calculation method of segmented geodesic winding path is proposed based on geodesic differential equations. Then, the multi-objective performance evaluation index is introduced to evaluate the performance of the winding path, so that the path planning problem is transformed into a multi-objective optimization problem. Finally, the optimization model of heat insulation winding is established, and the particle swarm optimization algorithm is used to solve the optimization problem. The simulation results show that compared with the ant colony optimization algorithm, the particle swarm optimization algorithm reduces the average number of iterations by 53.4%, shortens the average running time by 63.4%, and improves the quality of the winding path by 10.6%. It has higher solution efficiency and better path optimization ability, can meet the control requirements of tape edge deformation and gap, and ensure the winding quality of heat insulation winding forming.

Key words: heat insulation, winding path, segmented geodesic, multi-objective optimization, particle swarm optimization algorithm, composites

中图分类号:

TB332

李宏利, 侯增选, 张伟超, 陈凯印. 基于粒子群优化算法的绝热层缠绕路径优化[J]. 复合材料科学与工程, 2026, 0(3): 137-144.

LI Hongli, HOU Zengxuan, ZHANG Weichao, CHEN Kaiyin. Heat insulation winding path optimization based on particle swarm optimization algorithm[J]. COMPOSITES SCIENCE AND ENGINEERING, 2026, 0(3): 137-144.

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Heat insulation winding path optimization based on particle swarm optimization algorithm

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