[发明专利]一种复合材料层合板非概率可靠性双层级优化方法有效

专利信息
申请号: 201610495300.0 申请日: 2016-06-29
公开(公告)号: CN106126832B 公开(公告)日: 2018-06-29
发明(设计)人: 邱志平;李晓;王晓军;王磊;吕峥;陈潇 申请(专利权)人: 北京航空航天大学
主分类号: G06F17/50 分类号: G06F17/50
代理公司: 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 代理人: 杨学明;顾炜
地址: 100191*** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明公开了一种复合材料层合板非概率可靠性双层级优化方法。该方法首先根据复合材料层合板的受力特点,考虑有限样本情况下复合材料强度参数的不确定性效应,基于非概率可靠性理论,建立起复合材料层合板非概率可靠性评估模型;第一层优化采用模拟退火法对复合材料层合板进行以厚度为变量,强度可靠性和刚度可靠性为约束的优化。第二层优化考虑工艺约束以铺层顺序为变量,强度最大为目标进行优化,通过建立满足工艺要求的铺层方案库,采用遗传算法对层合板进行铺层顺序优化。保证复合材料层合板在不确定性条件下具有较高的可靠性和较小的重量的同时满足工程实际工艺水平,兼顾安全性和经济性。
搜索关键词: 复合材料层合板 概率可靠性 优化 铺层 不确定性条件 强度可靠性 不确定性 复合材料 工艺水平 工艺要求 工艺约束 模拟退火 评估模型 强度参数 受力特点 顺序优化 遗传算法 第一层 方案库 对层 合板 样本 保证
【主权项】:
1.一种复合材料层合板非概率可靠性双层级优化方法,其特征在于实现步骤如下:步骤一:构建层合板超级层模型,将复合材料层合板初始铺层方案中具有相同铺层角度的铺层进行厚度累加,即将层合板转换成具有[0°,45°,‑45°,90°]的超级层模型;步骤二:设置层合板结构超级层初始厚度H,计算初始状态质量m,优化过程中每个m值对应的最大迭代次数为L;步骤三:优化过程迭代次数K=0;步骤四:产生满足低于质量m的解H',根据复合材料层合板的几何特征,材料属性以及边界条件,基于复合材料层合板宏观力学分析,对层合板进行应力及位移d及当前解的质量m'的求解,其中层合板的几何特征包括层合板面内长度a和宽度b;材料属性包括弹性常数和强度参数,弹性常数包括:1方向弹性模量E1,2方向弹性模量E2,剪切模量G12,泊松比υ,其中1方向为纤维轴向方向,2方向为层合板平面内垂直纤维轴向方向;边界条件包括层合板轴向x和面内垂直轴向y方向压缩载荷Nx和Ny;强度参数是不确定的,包括纵向拉伸强度比XT,纵向压缩强度XC,横向拉伸强度YT,横向压缩强度YC,面内剪切强度S;步骤五:根据步骤四应力情况,代入Tsai‑Wu张量理论,计算复合材料层合板Tsai‑Wu指标,Tsai‑Wu强度指标的计算公式为:式中:XT为纵向拉伸强度,XC为纵向压缩强度,YT为横向拉伸强度,YC为横向压缩强度,F12表征双向正应力的相互作用,一般取σ1为纤维1方向应力,σ2为纤维2方向应力,σ6为切应力;步骤六:利用区间向量X∈XI=(XT,XC,YT,YC,S,E1,E2,G12,υ,P)合理表征不确定条件下步骤四中的材料强度参数、弹性常数及外载荷的不确定性,其中,纵向拉伸强度XT,纵向压缩强度XC,横向拉伸强度YT,横向压缩强度YC,面内剪切强度S,弹性常数中1方向弹性模量E1、2方向弹性模量E2、剪切模量G12、泊松比υ及外载荷P可分别表示为区间变量;步骤七:应用Taylor级数法,求解层合板的最大Tsai‑Wu系数t的响应区间tI及位移d响应的区间dI;步骤八:在Tsai‑Wu系数t大于1时,该层层合板失效,在Tsai‑Wu系数t小于1时,该层层合板安全,由于复合材料层合板的强度参数为区间变量,因此层合板最大Tsai‑Wu系数t也为一区间,即Tsai‑Wu强度区间,则Tsai‑Wu强度区间中小于1部分的区间长度与整个区间长度之比即为该层合板强度可靠度假设结构允许的最大位移为[d],则层合板位移区间dI中小于[d]部分所占整体区间长度的比例即为结构的刚度可靠性步骤九:判断层合板结构的刚度可靠性,强度可靠性是否满足可靠性约束,如果满足则进行步骤十,如不满足,则跳至步骤十一;步骤十:如果质量的增量Δm<0,则接受当前H'为新解,m=m',H=H',如果不满足则按照Metropolis法则接受新的解;步骤十一:K=K+1,并且如果K不大于L,则跳至步骤四;如果K>L,则判断是否满足优化终止准则,如果满足,则进行步骤十二;如不满足则降低m,并跳至步骤三;步骤十二:对步骤十优化所得的超级层厚度进行圆整,得到优化后的各个铺层角的层数;步骤十三:依据步骤十二所得各铺层层数,根据工艺约束,生成材料的铺层库,铺层库中包含在优化所得铺层层数和工艺约束下的铺层顺序方案,并对铺层库进行编码,每一个编码代表一种铺层方案;步骤十四:以强度值最大为目标,铺层顺序为优化变量,在步骤十三的铺层库的基础上建立遗传算法,进行铺层顺序的优化。
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