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A Pareto optimisation approach for competing failure criteria in composite design

机译：复合设计中竞争失效准则的Pareto优化方法

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In multidimensional design optimisation, competing objectives lead to performance trade-offs that can only be made judiciously once the trade-off surface is understood in the context of the problem constraints. Examining the Pareto front of the multi-objective problem provides the designer with an understanding of which design parameter combinations lead to various desirable trade-offs between competing objectives. We consider a bi-objective design problem in composite materials, where we wish to maximise the energy dissipation due to the cohesive failure between fibres and matrix material and minimise fibre and matrix material failure of a dynamically loaded unidirectional composite. We develop and utilise the genetic algorithm normal boundary intersection (GANBI) method to iteratively determine the Pareto front for this composite design framework. The utility of the approach is demonstrated with numerical examples.
机译：在多维设计优化中，相互竞争的目标导致性能折衷，只有在问题约束的背景下理解折衷面后，才能明智地进行性能折衷。通过检查多目标问题的帕累托前沿，可以使设计人员了解哪些设计参数组合会导致在竞争目标之间进行各种理想的折衷。我们考虑了复合材料中的双目标设计问题，我们希望最大程度地减少由于纤维与基体材料之间的内聚破坏引起的能量耗散，并最大程度地减少动态加载的单向复合材料的纤维和基体材料破坏。我们开发并利用遗传算法正态边界交集（GANBI）方法来迭代确定此复合设计框架的Pareto前沿。数值示例证明了该方法的实用性。

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