复杂几何体注塑制品翘曲变形模拟仿真

注塑成型制品的翘曲变形作为评定制品质量的重要指标之一,其研究有着重要的应用价值。为提高具有复杂几何形状的塑件翘曲变形预测精度,对聚丙烯基热塑性弹性体（Thermal plastic olefin, TPO）分别进行了拉伸加载-卸载实验、压力-体积-温度（Pressure-volume-temperature, PVT）实验、复杂注塑制品翘曲变形的测量和数值模拟。材 料的PVT曲线显示冷却过程中材料的热膨胀系数会发生非线性变化。拉伸应力应变曲线表明,材料未表现出明显的屈服,应变速率越大则弹性模量就越大,而在卸载时弹性模量小于初始弹性模量,并随总应变极限的增加而减小。修正Chaboche粘塑性模型并将其应用于高分子复合材料,对各温度和应变速率下的应力应变曲线进行拟合获得本构方程参数,编写子程序UMAT并嵌入到TPO复杂注塑制品的翘曲变形有限元模型中,所得模拟结果不仅能成功预测试样取样位置上翘曲变形的趋势,还能够发现在套筒位置和加强筋处的过度收缩。     

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。     

基于遗传算法优化神经网络的结冰环境中MVD和LWC预测

水滴平均体积直径（Mean volumetric diameter,MVD）和液态水含量（Liquid water content,LWC）是两个影响飞机结冰的重要气象参数,但在实际中难以准确测得,如果能够实时、准确地获取这两个参数可以为积冰预测和飞机适航认证标准的建立提供一些指导。文中提出了一种基于遗传算法优化神经网络的结冰气象参数预测模型。以不同测点组合的冰厚和结冰速率、环境温度、飞行速度和机翼迎角为输入参数,结冰气象参数MVD和LWC为输出参数,构建遗传算法优化的结冰气象参数预测模型,并通过预测模型对数值计算测试组数据和结冰风洞实验数据的结冰气象参数进行预测。结果表明,基于遗传算法优化Elman神经网络的预测模型对结冰气象参数的测试组预测相对误差在10%以内,实验数据相对误差在20%以内,该方法具有一定的可行性。     

弯扭载荷作用变刚度复合材料圆柱壳的屈曲优化

通过曲线纤维轨迹设计,变刚度复合材料圆柱壳将拥有比常刚度(直线纤维)圆柱壳更好的抗屈曲稳定性。为研究弯扭载荷作用下曲线纤维铺层形式和几何参数对变刚度复合材料圆柱壳屈曲性能的影响,建立了变刚度复合材料圆柱壳的参数化有限元模型,结合序列二次响应面方法和圆柱壳屈曲优化模型建立了复合材料圆柱壳曲线纤维轨迹优化的设计流程;以准各向同性铺层复合材料圆柱壳为比较基准,对弯扭载荷作用变刚度圆柱壳在不同铺层方式、不同几何参数下的屈曲性能进行了优化比较。数值结果表明:弯扭载荷作用下,变刚度圆柱壳的屈曲性能随弯矩载荷占比增加而提高,均好于准各向同性圆柱壳,但扭矩载荷占优时,优化常刚度圆柱壳的屈曲性能更具有优势。     

基于遗传算法的参数优化在控制器设计中的应用

本文详述了遗传算法作为一种随机搜索算法在控制器设计参数优化中的应用。从遗传算法基本原理入手，结合工程实际，论述了遗传算法在PID控制器设计、鲁棒控制器设计、最优控制、系统参数辨识、模糊逻辑控制系统和神经网络控制中的应用成果。讨论了影响遗传算法的因素，并提出了改进的策略。     

针刺纤维复合材料单胞模型构建及力学性能研究进展

三维针刺纤维复合材料有独特的网状结构,变形能力强,同时针刺技术可设计性强,能制造大型复杂结构,常用于航空刹车盘、固体发动机喷管喉衬及其扩张段等结构中。在工艺成型过程中,受纤维铺层结构和针刺工艺参数等因素影响,材料针刺区域的纤维体积含量和纤维偏转路径不规则分布,容易引起应力集中,导致损伤发生,同时其内部细观结构极其复杂,导致材料的力学性能难以预报和分析。因此,本文从三维针刺纤维预制体成型工艺、三维针刺复合材料单胞建模方法和力学性能分析三个方面入手,重点介绍了预制体工艺成型过程仿真技术和复合材料工艺参数化建模方法在力学性能分析方面的应用,概述和评价了材料考虑针刺预制体成型工艺过程的细观单胞建模方法和基于实验、数值模拟的刚度、强度及损伤行为等力学性能分析方法的研究现状,同时对扩张段针刺复杂结构的性能分析进行论述。在针刺复合材料及其复杂结构的力学性能分析中,仍面临一些困难和挑战,如何建立针刺预制体成型工艺参数与针刺复合材料力学性能之间的映射关系,从材料细观结构到针刺复合材料复杂结构力学性能的分析方法,优化针刺复合材料制造工艺,是推进针刺复合材料和复杂结构在航空航天领域应用的关键。     

基于模态应变能识别复合材料结构损伤的遗传-神经网络法

提出了一种基于模态应变能识别复合材料结构损伤的遗传-神经网络法.采用单元模态应变能改变率作为结构损伤标识量,对损伤结构进行损伤识别仿真.采用混合编码遗传算法对BP神经网络进行拓扑优化,构成遗传-神经网络,并使用其识别复合材料机翼结构损伤的位置和程度. 算例表明,本方法具有高效、稳定的特点,有着很好的推广应用价值.     

基于等效刚度矩阵的复合材料机翼盒段优化设计

通过刚度矩阵转换,将复合材料层合板等效成正交各向异性材料板,并采用beam单元模拟加筋桁条。将机翼盒段的蒙皮厚度和加筋桁条面积作为设计变量,机翼盒段的质量作为目标函数,运用多岛遗传算法和序列二次规划算法相结合的优化方法,对多变量、多约束条件下的大展弦比复合材料机翼进行结构优化设计。通过算例分析,机翼的复合材料结构质量下降了9.55%,优化时间较短。     

机械展开式再入飞行器气动性能分析与优化

机械展开式再入飞行器由于气动面积较大,可以有效地进行气动捕获和气动减速,但需研究分析主要气动外形参数对气动性能的影响并通过优化进一步提高减速效果。针对计算流体力学（Computational fluid dynamics, CFD）开展再入飞行器外形优化计算量大、耗时多的问题,提出了一种基于反向传播（back propagation, BP）神经网络的气动性能优化方法。在对再入飞行器参数化建模的基础上,首先采用正交试验设计生成样本,通过CFD方法进行高精度气动力性能计算,对样本计算结果进行方差分析;再利用BP神经网络对生成的样本集进行非线性拟合,构建神经网络气动性能近似模型;最后使用多岛遗传算法和BP神经网络模型开展阻力最大的气动外形设计优化,并对优化结果进行参数灵敏度分析。结果显示,该优化方法可以快速准确地求解优化模型,在保证精度的同时大幅提升了计算效率,可为未来工程设计和应用提供参考。     

预制体织造过程的数字单元法模拟研究

预制体作为复合材料的增强相,决定着复合材料的性能。而预制体的性能往往取决于纱线的空间结构,为了反映织物内部纤维束的宏观三维空间结构和微观截面几何构型,通过将纱线离散化,用数值模拟和仿真方法模拟织造过程。本文综述了复合材料预制体织造过程的数字单元法模拟研究进展。在微观几何结构方面,详述了数字单元法研究由理论到应用的发展历程,对先进的数字单元建模方法进行了介绍,指出当前模型对于数字单元法模拟纺织过程较为理想化,未考虑纤维的抗弯刚度、空气阻尼效应以及横向压缩引起的能量损失等工艺参数,指出今后的研究中可进一步优化数字单元法,实现参数化建模,深入研究纤维束变形机理以获得纤维更为真实的微观几何结构模型。     

纤维增强韧性基体复合材料界面损伤分析

用基于内聚力的界面模型分析了纤维增强韧性基体复合材料的界面损伤,研究了连续纤维增强复合材料受横向荷载时,诸如纤维排布方式、纤维体积占有率以及纤维和机体模量比等细观参数对界面损伤和材料拉伸强度的影响.研究发现,当纤维体积占有率和纤维模量提高,以及纤维按四方排布时,虽然能增加复合材料刚度,但纤维与基体的界面更容易损伤.当界面脱粘现象存在时,复合材料的拉伸强度主要由界面强度决定.     

基于节点插值子胞模型的纺织复合材料力学性能预测(英文)

节点插值子胞模型是一种通过虚位移原理和代表性体积单元建立宏观和细观应变之间关系的细观力学方法。采用节点插值子胞模型进行二维纺织纤维增强陶瓷基复合材料的力学性能预测。分别建立二维平纹和交叉编织复合材料单胞的细观结构分析模型,分别采用三次B样条和正弦曲线来模拟经纱和纬纱的截面和弯曲形式,并根据纤维和基体中的孔隙含量对其模量进行折减,采用节点插值子胞模型进行宏观力学性能预测,并分析了细观结构参数和纤维体积含量对材料力学性能的影响。节点插值子胞模型的预测结果与有限元法比较表明:采用节点插值子胞模型进行二维平纹和交叉编织陶瓷基复合材料力学性能预测的有效性和可行性。     

平纹编织C/SiC复合材料热残余应力的模拟和分析

通过对平纹编织C/SiC复合材料SEM照片精确测量,获取了纤维束的几何参数,并以四参数正弦函数为拟合方程,得到了RVE的建模曲线方程,并建立了RVE的三维有限元模型。采用间接耦合的降温法,模拟计算了C/SiC复合材料的轴向热残余应力,其计算结果与理论值接近;并分析了制备温度以及纤维体积含量对热残余应力的影响。     

高体分SiCp/Mg复合材料真空压力浸渗制备工艺研究

进行了真空压力浸渗法制备高体积分数SiCp/Mg复合材料的工艺实验.结果表明,真空压力浸渗法具有良好的渗流条件,避免了气体和夹杂物的裹入等问题;在压力为300 kPa、温度为973 K及保压时间为5 min条件下,成功渗透了振实堆积的单一尺寸SiCp多孔体的最小粒径为32 μm;浸渗后的复合材料中SiCp体积分数达到了58.21%.经OM、XRD分析表明,镁液渗透均匀,复合材料内部组织致密,无明显的孔洞及夹杂等铸造缺陷.     

基于遗传算法的含集中质量和弹性支撑复合材料层合板固有频率优化设计

运用遗传算法对含集中质量和弹性支撑的复合材料层合板进行了以自振频率最大化为目标的优化设计,采用了灵活的整数编码方式和改进后的收敛准则,同时考虑了集中质量和弹性支撑的位置优化问题以及铺层顺序优化问题.通过大量试验计算,对遗传算法中的运行参数进行了合理设置,达到了计算结果为全局最优解的概率高于0.95,并且计算量最少的目标.     

三维编织复合材料圆柱壳轴压下的屈曲分析

根据边界层理论,采用奇异摄动法,考虑非线性前屈曲、大挠度和初始几何缺陷的影响,分析在固支条件下,三维四向编织复合材料圆柱壳在轴压下的屈曲和后屈曲性态,讨论了纤维体积含量、几何参数等因素对圆柱壳屈曲的影响.结果表明,纤维体积含量、编织角和初始缺陷对编织复合材料圆柱壳的影响是不可忽视的.     

基于遗传算法的无刷直流电动机速度控制系统的优化设计

以一小功率无刷直流电动机的速度控制系统为例，运用遗传算法对速度调节器的PI参数进行了优化设计，同时使用MATLAB语言分别对采用常规工程设计法与遗传算法所得到的阶跃响应曲线以及这两种设计方法所得到的时域性能指标进行了仿真分析和比较，通过比较可以看出：采用遗传算法确能达到进一步优化控制系统性能的目的。     

集成主动转向功能的电动助力转向参数优化(英文)

建立了融合主动转向功能的电动助力转向系统(新型EPS系统)动力学模型和整车三自由度转向模型;提出了新型EPS系统转向路感、转向灵敏度和转向稳定性的概念及量化公式;并根据多元函数有约束优化问题的特点设计了遗传算法。以转向路感为优化目标,以转向稳定性和转向灵敏度为约束条件,对EPS系统参数进行了多参数变量优化设计。仿真结果表明:应用多目标遗传算法进行EPS系统参数优化可在保证系统具有较好的转向稳定性和转向灵敏度基础上,有效提高了系统的转向路感,为新型EPS系统的设计和优化提供了理论基础。     

基于遗传算法的复合材料圆柱壳屈曲多目标优化设计

针对复合材料圆柱壳屈曲载荷最大化和缺陷敏感度最小化问题,提出以铺层纤维方向角为设计变量的基于遗传算法的多目标优化方法,采用层合壳屈曲理论计算临界载荷和统计方法计算缺陷敏感度,对由多个个体组成的群体施加选择、交叉和变异等演化操作,通过多代进化得到问题的pareto解.算例优化结果与采用离散方法得到的目标空间解边界比较吻合,验证了方法的准确性和有效性.     

三维编织复合材料细观结构的几何学分析

对四步法1：1编织过程及编织结构进行了详细几何学分析,完善了基元、面元和柱元的几何模型;导出了平均纤维体积比与编织工艺参数之间的关系等,并得到实际验证。可供编织复合材料结构力学性能分析与预估使用。