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连续体结构拓扑优化方法评述 总被引:8,自引:2,他引:6
连续体结构拓扑优化在优化中能产生新的构型,对实现自动化智能结构设计具有重要意义。目前,连续体结构拓扑优化方法主要有:均匀化方法、变厚度法、变密度法、渐进结构优化方法、水平集法、独立连续映射方法。本文首先系统回顾了以上方法的发展历程,介绍了它们的研究现状。其次,通过对比以上拓扑优化方法对若干典型算例的优化结果,表明以上方法都有较好的减重效果。最后,对以上方法进行了总结,列出了它们的优缺点和发展方向。 相似文献
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基于一种新的渐近均匀化(AH)实施方法,预测并讨论了单向纤维增强复合材料(FRP)的宏观等效弹性性能及纤维排列方式对等效力学性能的影响。该方法方便地将有限元分析(FEA)软件作为一个工具箱使用,只需在单胞上施加简单位移周期边界条件开展静力学分析,即可经过简单计算得到等效弹性常数,相比传统均匀化实施方法显著降低了实施难度并简化了计算过程。通过对比不同数值方法的结果验证了该方法的有效性和精确性。数值结果表明:六边形排列下单向纤维增强复合材料呈现横观各向同性,而正方形排列下则呈现宏观正交各向异性,经过刚度平均化过程可得到横观各向异性材料性质,纤维体积含量对两种排列方式下材料等效弹性模量影响显著但有所差别。 相似文献
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电场均匀化对 2091Al-Li 合金的显微组织及力学性能的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
应用扫描电镜(SEM)及电子探针(EPMA)研究了强电场作用下Al-Li合金的均匀化过程。实验结果表明,强电场加速了2091Al-Li合金的均匀化过程,但是随着电场作用时间的增加,发生了镁、铜原子的上坡扩散,导致镁、铜原子的非平衡偏聚。因此,电场及非电场的联合处理方法是一个有效的均匀化处理制度。同时,还研究了强电场均匀化对显微组织及力学性能的影响,发现强电场均匀化促进T1相的形核,抑制δ‘和S’相析出,提高了Al-Li合金的屈强比。 相似文献
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渐近均匀化方法是一种便于同时求解复合材料细观与宏观性能的有效方法。本文在均匀化方法的基础上,通过层合结构的均匀化基元,建立相应有有限元方法,对层合板进行损伤刚度分析。与其它方法和实验结果的比较显示其具有良好的精度和直观方便的优点。最后应用上述方法对固体发动机壳体材料APMOC纤维复合材料的损伤刚度性能进行了分析。 相似文献
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基于细观颗粒夹杂模型的复合固体推进剂松弛模量预测 总被引:4,自引:4,他引:0
为更准确地预测不同固体颗粒体积分数的复合固体推进剂的松弛模量,采用了分子动力学方法对不同体积分数的复合固体推进剂细观模型进行建模.根据有限元理论及细观力学均匀化方法,计算在定应变工况下复合固体推进剂细观模型的平均应力随时间的变化,从而有效地预测复合固体推进剂的松弛模量.该方法有效地体现了随填充颗粒体积分数的增大,复合固体推进剂瞬时模量逐渐增大的变化规律及颗粒随机分布对复合固体推进剂瞬时模量的影响.将其应用到复合固体推进剂的设计过程中,可有效降低设计成本,缩短设计周期. 相似文献
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《中国航空学报》2021,34(1):281-295
To predict the Elasto-Plastic Behaviors (EPBs) of aligned inclusions reinforced composites, this paper develops an interpolative Mori-Tanaka/Double-Inclusion (MT-DI) homogenization model with the secant formulation, and gives the numerical implementation algorithms of the developed MT-DI model with the secant formulation. The Finite Element (FE) homogenization method is implemented to provide the “exact” EPBs of the composites and thus validate the MT-DI model with the secant formulation. The MT-DI model with the 2nd-order secant formulation is validated to provide the more accurate predictions, while the MT-DI model with the 1st-order secant formulation always gives the stiffer predictions. The results show that using the macro-stress and macro-strain as the inputs, the MT-DI model with the secant formulation gives the identical predictions. The predictions of the MT-DI model with the secant formulation vary between those of the MT and DI models with the secant formulation. Meanwhile, the MT-DI model with the secant formulation does not predict the accurate EPBs for the phases of the composites. 相似文献