Quantitative detection of damage in layered composite materials based on particle swarm optimization and grey wolf composite algorithm

TIAN Shuxia; XU Linfeng; MA Jiangdong; CHEN Zhenmao; LOU Xuyao; LI Guangke

doi:10.16579/j.issn.1001.9669.2025.12.009

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Quantitative detection of damage in layered composite materials based on particle swarm optimization and grey wolf composite algorithm

·Fatigue·Damage·Fracture·Failure Analysis· | 更新时间：2025-12-22

- Quantitative detection of damage in layered composite materials based on particle swarm optimization and grey wolf composite algorithm
- Journal of Mechanical Strength Vol. 47, Issue 12, Pages: 98-106(2025)
- 作者机构：
  
  1.郑州轻工业大学河南省机械装备智能制造重点实验室，郑州 450002
  2.河南省锅炉压力容器检验技术研究院，郑州 450016
  3.西安交通大学复杂服役环境重大装备结构强度与寿命全国重点实验室，西安 710049
- 作者简介：
  
  MA Jiangdong, E-mail: 284776284@qq.com
- 基金信息：
  
  National Natural Science Foundation of China(52475172;11502239);Key Science and Technology Research Project of the Henan Province(252102241039;232102231004);Open Project of the State Key Laboratory for Strength and Vibration of Mechanical Structures(SV2023-KF-02)
- DOI：10.16579/j.issn.1001.9669.2025.12.009
  CLC： TB332
- Received：13 October 2024，
  
  Revised：2024-12-24，
  
  Published：15 December 2025
- 稿件说明：
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田淑侠，许林峰，马江东，等. 基于粒子群和灰狼复合算法的层状复合材料损伤定量检测［J］. 机械强度，2025，47（12）：98-106.

TIAN Shuxia，XU Linfeng，MA Jiangdong，et al. Quantitative detection of damage in layered composite materials based on particle swarm optimization and grey wolf composite algorithm［J］. Journal of Mechanical Strength，2025，47（12）：98-106.
田淑侠，许林峰，马江东，等. 基于粒子群和灰狼复合算法的层状复合材料损伤定量检测［J］. 机械强度，2025，47（12）：98-106. DOI： 10.16579/j.issn.1001.9669.2025.12.009.

TIAN Shuxia，XU Linfeng，MA Jiangdong，et al. Quantitative detection of damage in layered composite materials based on particle swarm optimization and grey wolf composite algorithm［J］. Journal of Mechanical Strength，2025，47（12）：98-106. DOI： 10.16579/j.issn.1001.9669.2025.12.009.

摘要

针对层状复合材料损伤的定性定量检测问题，集成传统粒子群优化（Particle Swarm Optimization

PSO）算法和灰狼优化（Grey Wolf Optimization

GWO）算法，提出一种新的PSO-GWO复合算法。以模态柔度矩阵、频率和振型这3个识别精度较好的指标来构造新的目标函数用于求解损伤检测问题。针对2种传统优化算法的特点，采用非线性收敛因子，以平衡算法的局部搜索能力和全局搜索能力；加入自适应局部搜索策略来增加算法迭代过程的多样性；引入灰狼算法的多级引导迭代策略，结合粒子群的速度更新策略，以弥补算法易陷入局部最优的缺陷。对3种不同损伤类型层合板的检测结果表明，PSO-GWO复合算法在检测精度与收敛速度方面均有优势，可以实现对损伤位置与损伤程度的精准识别。

Abstract

A new PSO-GWO composite algorithm is proposed for the qualitative and quantitative detection of damage in layered composite materials

integrating traditional particle swarm optimization (PSO) algorithm and grey wolf optimization (GWO) algorithm. Construct a new objective function for solving damage detection problems using three identification accuracy indicators:modal flexibility matrix

frequency

and mode shape. Based on the characteristics of two traditional optimization algorithms

a nonlinear convergence factor was adopted to balance the local search ability and global search ability of the algorithm; add an adaptive local search strategy to increase the diversity of the algorithm iteration process; introducing a multi-level guided iteration strategy of the grey wolf algorithm

combined with the speed update strategy of particle swarm optimization

to compensate for the algorithm's tendency to fall into local optima. The detection results of three different types of laminated panels show that the PSO-GWO composite algorithm has advantages in detection accuracy and convergence speed

and can achieve accurate identification of the location and degree of damage.

关键词

Keywords

references

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