基于遗传算法的连续结构拓扑优化分析

结构拓扑优化设计是结构初始方案设计的重要方法。采用遗传算法，用染色体基因映射结构离散化后的单元体，通过改变基因代码实现连续结构的拓扑。在优化过程中，利用遗传算法的全局收敛性等特点进行结构优化．通过有限元技术对结构进行建模和分析。为了消除结构拓扑优化分析中的铰接和棋盘格现象，提高优化分析效率．改善优化分析结果．在结构拓扑优化分析中引入了结构约束的概念和渐进结构优化的思想。算例分析表明．本文提出的方法是合理、有效的。     

基于细观结构的三维四向复合材料刚度预测模型

考虑纱线截面的变化、相互挤压,建立了三维四向复合材料内部单胞、表面单胞及角胞细观模型。对三种单胞模型施加了相应的周期性边界条件,采用刚度体积平均法,建立了三维四向复合材料刚度预测模型,预测了切边和非切边三维四向碳/碳复合材料纵向弹性模量。结果表明,三单胞预测模型在材料宽度为8、13、16、21mm的预测值时,与试验平均值的误差分别为18.3%、5.8%、4.2%和5%,模型预测精度在材料宽度增加时,预测精度明显提高,当材料宽度大于13mm时,能较好的预测三维四向碳/碳复合材料纵向弹性模量,且三单胞模型的预测精度显著优于内部单胞模型。     

最大熵分位值估计及其对偶型优化解法

针对经典最大熵分位值估计中拉格朗日系数计算目前存在高度非线性、计算结果精度不高或有时难以收敛等问题,提出了一种对偶型 逐次寻优的方法.基于拉格朗日对偶法,推导建立了含有拉格朗日系数优化函数的对偶表达式；在此基础上,基于样本的概率权重矩约束,提出了逐次寻优算法.针对几种常见的概率分布类型和一种较为复杂的概率分布类型,采用对偶型最大熵方法和经典最大熵方法对其概率累积函数和分位值进行计算对比分析表明:对偶型最大熵分位值估计不仅具有非线性程度低、形式简单,而且对偶型 逐次寻优的方法具有比较高的计算精度,优化迭代的收敛性好等特点.      

2.5维树脂基编织复合材料平板固有振动分析

开展2.5维T800碳纤维/BMP350聚酰亚胺树脂编织复合材料平板结构固有振动特性的仿真分析与试验研究。首先，分别采用多尺度分析方法和细观尺度有限元分析方法预测复合材料悬臂平板的固有振动特性。其次，开展了复合材料悬臂平板的模态试验，获取其固有振动特性的实测数据。与试验结果对比，仿真预测固有频率最大误差在10%以内，验证了上述两种固有振动分析方法的有效性，可为后续2.5维树脂基编织复合材料叶片的动力学性能分析与设计研究提供参考。      

2.5维机织复合材料的纬向力学性能试验

通过室温(20℃)及高温(180℃)静态拉伸及拉 拉疲劳试验,获得了25维树脂基机织复合材料在不同温度下的力学性能及拉 拉疲劳寿命。基于宏观试验,探讨了材料在静载及拉 拉疲劳载荷作用下的破坏模式和失效机理,对比了材料在疲劳载荷作用后的剩余强度与静强度的关系,之后分析了温度对材料静态力学性能及疲劳寿命的影响。结果表明:在20~180℃温度范围内材料的纬向模量对温度不敏感,但纬向强度及疲劳寿命随温度的升高而显著下降。在高温高应力水平（高于80%静强度）下材料的纬向疲劳寿命非常短(小于104次循环),但当应力水平仅下降2%后,材料的纬向疲劳寿命趋于106次循环。另外,高温下材料的剩余强度大于高温静强度。