带筋整体壁板预应力喷丸成形数值模拟及变形预测

带筋整体壁板特别是高筋整体壁板具有优异的结构效率、减重效益和密封效果,在航空航天等领域备受青睐。预应力喷丸成形是大中型、长寿命、高性能复杂带筋整体壁板的一种不可多得的有效成形手段。数值模拟是促进带筋整体壁板预应力喷丸成形技术研究、进步与应用的一种极具潜力的途径。针对带筋整体壁板预应力喷丸成形数值模拟,建立了基于响应面函数的多弹丸撞击有限元模型、基于应变中性层内移的反弯曲应力场法模拟模型、预应力喷丸成形RBF神经网络预测模型,实现了喷丸成形应力场法数值模拟、预应力喷丸成形较高精度数值模拟与变形预测,为带筋整体壁板预应力喷丸成形技术研究和实际应用提供了一种更为便捷、高效、经济的途径。     

随机算法改进的RCSA-ANN模型及近海短期风速预测

为了提高近海短期风速的预测精度,提出了一种基于随机布谷鸟搜索算法（Random Cuckoo Search Algorithm,RCSA）和人工神经网络（Artificial Neural Network,ANN）的模型。首先通过引入随机因子改进布谷鸟搜索算法得到了RCSA,建立了预测海上短期风速的RCSA-ANN模型;其次在上海芦潮港建立了测风塔,测得了近海气象数据,并开展了模型的训练;最后与BP-ANN、CSA-ANN模型进行对比和分析,验证了RCSA-ANN模型的精度。结果表明：CSA改进方法简单、可靠且有效,解决了该算法易陷入局部最优的问题;RCSA-ANN模型的平均误差不仅低于BP-ANN模型的,而且远低于CSA-ANN模型的,三种模型的预测精度依次降低;RCSA-ANN模型预测精度高,能对较为波动的风速序列实现准确预测,具有很好的应用潜力。     

基于人工神经网络的混凝土类材料SHPB动态压缩性能预测

针对混凝土类脆性材料高应变率下本构行为,结合ABAQUS有限元仿真与反向传播（Back propagation,BP）人工神经网络技术,对分离式霍普金森压杆（Split Hopkinson pressure bar,SHPB）实验过程中关键波形参数进行仿真和机器学习,建立了混凝土类材料SHPB高应变率下力学性能预测的机器学习模型,极大地提升了复杂脆性材料受冲击状态下变形行为与本构参数之间关联机制的计算效率。利用商业有限元软件ABAQUS的动态分析模块,通过在入射杆自由面设置4种不同的应力波,得到在不同应变率下材料应力-应变曲线,通过对比数值模拟结果和SHPB实验,验证了基于有限元分析的计算结果准确性。以20组ABAQUS仿真结果作为训练样本,其中入射波作为输入层,透射波和反射波作为输出层,建立相应的机器学习预测模型。研究结果表明：基于BP人工神经网络技术的机器学习预测模型具有良好的适用性,可代替量大且耗时的有限元仿真建模、分析及后处理流程,实现了高应变率下混凝土类材料应力-应变曲线形式本构行为的高效准确预测,同时可以预测给定训练样本以外更大应变率范围下材料应力-应变曲线。     

基于云雾参数误差的结冰外形修正方法

结冰风洞云雾参数控制和测量2方面的技术瓶颈,导致结冰试验中的云雾条件存在较大误差,这会降低实验结果的精度。针对这一问题,从空气动力学的角度分析了冰形修正的关键要素,建立了采用人工神经网络技术对云雾参数与冰形典型几何特征量之间复杂非线性关系进行近似模拟的方法,并基于无限插值方法建立了一种冰形修正方法。以 NACA0012翼型为例,对液态水含量和水滴粒径这2个云雾参数所带来的冰形误差进行了修正,修正后的冰形与目标冰形的吻合度有明显的改进,验证结果表明该方法可以应用于结冰风洞试验,能为实验结果的修正提供依据。     

ANN技术在复合材料胶接修理分析中的应用

基于改进的BP人工神经网络(ANN)建立了复合材料胶接修理分析模型,结合采用复合材料胶接修理的正交试验及有限元分析的结果为训练和检测神经网络提供样本,有效地利用了神经网络、试验设计技术与有限元分析的优点。胶接修理实例分析结果表明,所建神经网络模型对胶接参数与修理效果之间关系的预测与试验结果一致,说明将人工神经网络应用于复合材料胶接修理参数分析是一种行之有效的方法。     

压电阻抗技术在焊缝裂纹监测中的应用

采用多片压电元件(PZT)粘贴在焊接铝板结构表面,用阻抗分析仪测量PZT导纳信息,研究激励频率对PZT导纳值的影响以及不同位置PZT传感器对裂纹感知的灵敏性.构建人工神经网络,对焊缝结构的缺陷进行定位.实验结果表明:PZT传感器的导纳谱能灵敏地反映结构状态的微小变化;且不同位置PZT对裂纹感知的灵敏度不同;对于同一PZT,激励频率不同,其阻抗变化量不同;提取导纳信息中表征结构健康状况的特征量作为神经网络的输入向量,训练后的神经网络可以迅速并准确地实现焊缝结构损伤的监测和定位.     

人工神经网络在板料拉深成形中的应用研究

在反向传播网络的基础上提出了一个圆筒件拉深成形的辅助工艺设计方案,对BP网络在拉深工艺中的应用进行了尝试。结果表明:该方法与传统的设计方法相比,计算工作量较少,可靠性好。     

基于人工神经网络电火花微细加工的参数选择

简述了将人工神经网络技术用于混粉电火花加工参数的选择,根据对象编出支持系统,为用户提供合理可靠的混粉电火花加工方案。     

扰流板式畸变模拟装置的数值计算及人工神经网络建模

数值计算了用于某型空中试车台吊舱的扰流板式畸变模拟装置,应用总压恢复系数、周向畸变指数评价了该装置的畸变效果并与试验数据进行了对比分析,为后续发动机在空台上确定临界畸变指数及敏感系数提供了可用量值的参考.根据部分计算数据,建立了该扰流板式畸变模拟装置的人工神经网络模型,并预估了12个状态的畸变模拟效果,验证了该人工神经网络模型的有效性,为减少试验点数节省试验经费提供了有效的途径.