基于CDM的复合材料层合板三维非线性渐进损伤分析

建立了基于连续介质损伤力学(CDM)的中等尺度复合材料层合板三雏渐进损伤分析模型.模型中损伤材料本构方程采用对应于不同损伤模式的内部状态变量进行描述,材料失效准则采用三维HASHIN准则.分析了含孔复合材料层合板压缩试件.计算强度与试验数据的吻合表明该模型可用于预测舍孔层合板的压缩强度,同时该模型可以预测层合板的失效模式以及损伤发生、扩展直至最终破坏的整个过程,并且该模型具有较好的计算收敛性.     

钉头型式对复合材料层合板机械连接强度的影响

通过3种不同铺层比例的复合材料层合板机械连接接头的挤压强度测试，研究了钉头型式对复合材料层合板机械连接挤压力学性能的影响，获得了沉头螺栓挤压强度修正系数。试验数据表明：采用沉头螺栓的复合材料机械接头 的挤压强度，可达到采用凸头螺栓的复合材料机械连接挤压强度的90%左右，但接头刚度仅为采用凸头螺栓的复合材料接头刚度的40%~50%。研究采用Hashin失效准则和Tan-Camanho损伤扩展方法，对两种钉头型式的复合材料层合板机械连接接头的挤压失效过程进行了有限元分 析，预测了复合材料层合板机械连接接头的偏移挤压强度和极限挤压强度，模型预测值与试验值的误差不超过15%。     

复合材料层合板低速冲击损伤的预测模型

在低速冲击载荷作用下,建立了一种适用于铺层总数较多的复合材料层合板的损伤预测模型。采用三维Puck失效准则预测层内纤维与基体的破坏,并获得基体失效时的断裂面角度。根据低速冲击下复合材料层合板的层间分层损伤机理,同时考虑面内横向正应力、厚度方向正应力、层间剪应力和相邻铺层的损伤状态等因素对界面分层的影响,发展了一种新的冲击分层失效准则。为快速有效地预测铺层总数较多的复合材料层合板的冲击损伤,通过对单元积分点处的应变进行线性插值,提出了在单个实体单元内预测多个铺层损伤的数值计算方法。模型成功预测了受冲击层合板具体的失效模式,预测的分层形状和尺寸与试验值吻合较好,并显著减少了有限元模型的规模,表明本文所发展的数值方法对预测复合材料层合板低速冲击损伤的有效性。     

面向纤维增强复合材料低速冲击损伤的非线性混合模型

基于连续介质损伤力学提出了一种纤维增强复合材料(Fiber reinforced polyrner/plastic,FRP)结构低速冲击损伤预测的渐进损伤模型,包含非线性剪应力应变关系和归一化的混合模式基体损伤演化,用来预测复合材料层合板低速冲击损伤。模型区分了纤维拉伸/压缩、纤维间拉伸/压缩4种层内损伤以及层间分层损伤;纤维间损伤起始由Puck失效准则预测,损伤演化由断裂面上的等效应变控制,失效判定时考虑了就位效应对强度的影响;模型中加入单元特征长度以消除计算结果对网格密度的依赖性。以[45_4/-45_8/45_4],[0_3/45/-45]_S和[45/-45/0_2/90/45/0_2/-45/45]_3三种铺层的复合材料层合板为例,预测了不同冲击能量下复合材料层合板的低速冲击损伤响应参数,试验结果证明了本文模型的有效性。     

复合材料层合板结构的广义强度准则

在试验研究的基础上,将复合材料层舍板看作一个"宏观各向异性板",提出了一种基于试验的复合材料层合板结构广义强度准则的二次完备表达式,并分析了表达式中各参数的试验求解方法.对3种典型铺层的层合板进行纵向拉伸、纵向压缩、横向拉伸、横向压缩、面内剪切等简单裁荷以及双向拉伸、拉剪组合(纵向、横向)等组合栽荷试验.给出了不同铺层形式下广义强度准则表达式中各项系数值.采用该强度准则预测复杂应力状态下的破坏应力与试验值吻合较好.     

复合材料低速冲击损伤面积神经网络估算方法

损伤面积是复合材料层合板在受低速冲击后其损伤严重程度主要表征参数之一。本文基于3层拓扑结构的BP人工神经网络,以冲击能量和凹坑深度作为输入参数,建立了损伤面积的快速估算模型。利用试验样本数据对BP神经网络模型训练后,选取样本数据进行仿真验证。对比分析说明该损伤面积估算模型具有良好的试验数据内在联系发掘能力,估算准确性与效率较高。本文研究为复合材料层合板低速冲击损伤面积估算提供了一种新的有效方法。     

复合材料层合板疲劳寿命分析的系列单元失效模型

采用有限元方法发展了一个复合材料层合板疲劳寿命分析的系列单元失效模型,模型给出了复合材料层合板刚度退化、内部损伤和损伤累积规律,把层合板的失效过程模拟成单元刚度逐步退化、应力不断重新分布、单元损伤不断累积的动态过程。利用ANSYS软件进行了两个算例分析,分析预测结果与试验结果吻合较好。     

含低能量冲击损伤碳纤维层合板剩余压缩强度分析

T700/DS1202碳纤维层合板是一种目前在国内无人机领域广泛使用的复合材料.在对T700/DS1202碳纤维层合板冲击损伤及压缩后的损伤扩展情况试验检测的基础上,分析了含低能量冲击损伤层合板在压缩载荷下的破坏机理,并采用有限元法进行了模拟.结果表明,15J是冲击损伤的门槛值,当冲击能量大于等于该值时,层合板剩余压缩强度降至90％以下;压缩时冲击损伤处分层,并从心部扩展至边缘,造成层合板最终失效.     

真空辅助湿铺贴阶梯形挖补修理后层合板拉伸破坏模拟

对玻璃纤维增强复合材料真空辅助湿铺贴阶梯形挖补修理后层合板建立了三维有限元模型,进行了拉伸破坏模拟。发展了考虑剪切非线性的复合材料各向异性连续损伤力学模型,用于模拟母板与补片复合材料单向带失效。采用基于双线性cohesive本构的接触分析模拟了真空辅助湿铺贴阶梯形挖补修理后形成无厚度二次固化界面。数值模拟结果与试验结果吻合较好表明所采用的模型能很好地预测整个修理结构的拉伸性能。最后,分析了整个拉伸过程中层合板斜接挖补修理结构的损伤破坏过程。     

基于单层特征曲线法的复合材料机械连接接头强度分析

提出基于单层的特征曲线法,对复合材料机械连接接头强度进行了分析计算.在基于单层的特征曲线法中,特征长度根据各层的受力特点用数值方法确定,不需要试验,通过对各层特征曲线位置处单元进行失效判断,确定接头的破坏载荷.通过算例分析可知,采用本文所提出方法所得的计算结果与试验值吻合很好,较基于层合板特征曲线法所得结果更精确,说明了该方法的有效性.     

含中央分层缺陷层合板的压缩性能研究

通过考察层合板厚度(含铺层形式)、分层位置与大小等因素对压缩强度的影响,并采用局部屈曲、分层扩展以及软化夹杂等3种模型对含分层层合板的压缩强度进行了计算和破坏机理分析。得出如下结果:厚板对分层缺陷不敏感,中等厚度和薄层合板比较敏感;缺陷的位置和大小对层合板压缩强度的影响没有明显的规律可循;3种模型中软化夹杂模型效果较好,说明大部分含缺陷层合板的压缩过程具有分层扩展、基体开裂等损伤交杂在一起的特点,这导致了试件的破坏。     

多层前向BP网络函数逼近能力的研究

对多层前向神经网络的函数逼近能力进行了研究，讨论了用多层前向ＢＰ网络来逼近非线性函数时，输入激励信号的选择和增加隐层层数和每层神经元个数对逼近精度的影响。为了在隐层层数、每层神经元个数有限的情况下，加快网络学习速度，改善逼近效果，本文提出了利用对被逼近函数的先验知识，在隐层前加一函数层的思想，并通过仿真证明了其有效性。     

一种基于粗糙集理论的粗糙神经网络构造方法

提出在BP神经网络中使用粗糙集理论网络的设计，由于粗糙集理论有强大的数值分析能力,而BP神经网络具有准确的逼近收敛能力和较高的精度，所以通过两者的结合，可以得到一种可理解性好，计算简单，收敛速度快的神经网络模型，这种神经网络的算法的主要过程为：首先利用粗糙集能力去发现给定数据集的一些规则，然后根据这些规则构造神经网络稳含层的神经元个数，最后用BP算法迭代求了网络的各种参数，完成网络的设计，本文最后给出了一个三维非线性函数的实例进一步验证了网络的正确性。     

复合材料层合板冲击及冲击后疲劳寿命预测方法(英文)

现有含冲击损伤复合材料层合板的寿命预测方法是建立在冲击后复合材料层合板的疲劳性能基础之上的,导致模型和方法不具有通用性。因此,针对含冲击损伤的复合材料层合板,基于逐渐累积损伤理论和无损单向板的疲劳特性,建立一种具有普遍适用性的三维逐渐累积损伤的疲劳寿命预测方法。该方法可对不同铺层参数、不同几何尺寸以及不同冲击条件下层合板的疲劳寿命进行预测。为了在缺少冲击试验时也能实现受到冲击载荷后层合板的疲劳寿命预测,对层合板在冲击载荷及冲击后疲劳载荷作用下的破坏进行全程分析,将预测得到的冲击损伤状态用于分析冲击后的疲劳寿命。同时基于全程分析的方法,开发了参数化的复合材料层合结构冲击及冲击后疲劳破坏模拟程序。与试验对比,最大误差为7.78%。     

基于BP神经网络的复合材料性能预测

针对复合材料性能表征十分复杂、困难的情况,利用人工神经网络的BP算法,建立了复合材料性能预测模型。模型由3层神经元组成,分别为输入层、隐含层和输出层。以碳/陶瓷复合材料性能与成分的关系为研究对象,选取了38组实验数据作为学习样本,模型总误差为0.18,用建立的网络预测未知,并给出预报曲线。和试验值相比较表明,所建立的网络能反映碳/陶瓷复合材料组分与其材料性能之间的关系,为实验设计提供了新的思路,节省了时间和劳力。     

基于在线学习RBF神经网络的故障预报

提出了一种基于在线学习神经网络的故障预报方法.该方法在网络设计过程中结合了"添加"准则和基于对网络输出贡献相对较小的"剪枝"准则."添加"过程中利用隐层的最大输出判断神经元的活跃性;"剪枝"过程中加入了滑动窗口,避免了误"剪枝".同时,调整过程只对输出响应比较大的神经元进行,大大减少了计算量,提高了实时性.仿真结果表明,利用该算法能够对一类带时变参数的非线性系统进行故障预报.     

基于遗传算法的纤维增强复合材料层合板刚度设计方法

基于遗传算法,提出了一种带刚度要求的纤维增强复合材料层合板设计方法。以层合板的各层铺设角和厚度为设计变量、刚度为设计目标、制造工艺性为设计约束,将纤维增强复合材料层合板的刚度设计问题处理成一种离散的叠层顺序优化问题,采用遗传算法求出满足给定刚度要求的层合板设计。最后,通过算例验证了设计方法的有效性。