摘要：引入一种新的基于遗传蚁群融合算法的优化策略,构造超弹性材料的本构模型来分析反向问题,同时采用最小二乘法使仿真计算值和目标值之间的差值最小。该算法融合蚁群算法（ACA）的特点与遗传算法（GA）的交叉、变异进化策略,改善了解空间搜索的全局性。将该算法与GA进行了比较,结果显示该算法具有较好的优化精度。算例的最终结果也显示该算法在实际工程应用中具备一定的实用性。

关键词：超弹性 融合 反问题分析 参数识别 

单位：湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室 长沙410082