基于渐近均匀化的梯度加筋板结构优化设计

梯度加筋板结构以其优异性能广泛应用于航空航天、汽车和交通等领域。针对梯度板的渐变结构导致均匀化及两尺度优化设计计算量过大及效率过低的问题,本文采用机器学习方法搭建以微结构变形参数为输入、等效刚度系数为输出的人工神经网络,实现等效刚度的高效预测。在优化过程中,本文引入表征单胞变形的单元设计变量,实现梯度板局部变形的显式控制,并引入映射函数节点设计变量,保证优化过程中单胞的局部变形与映射函数一致,方便两尺度优化结果解耦。数值算例验证了本文方法的有效性和正确性。     

金属加筋薄壁圆台结构二级布局优化设计方法

提出了一种金属加筋薄壁圆台结构的二级布局 优化方法。该方法首先采用试验设计选取结构布局变量的样本点,然后对每个样本点相应的 加筋薄壁结构进行强度和稳定性约束下的尺寸优化,获得对应的目标响应值;其后用布局变 量样本点和对应的响应面构造Kriging近似模型;最后用遗传算法对近似模型进行优化,得 到了加筋薄壁圆台的最优解。算例结果表明,该方法简单且优化效率高。     

复合材料帽形加筋结构稳定性研究

建立了复合材料帽形加筋结构的参数化有限元模型,给出了两种进行层板结合处的模拟计算方法,通过计算得到了模型的屈曲载荷并总结了加筋结构几何参数对结构稳定性的影响,给出了模型的收敛性分析,对比了模型网格密度对于计算结果的影响,找到最佳的网格密度,提高了模型计算的效率和准确性,为实际的结构设计提供了重要参考,为结构分析提供了依据。     

基于进化Kriging模型的金属加筋板结构布局优化方法

借助于试验设计和进化Kriging近似模型,提出了一种金属加筋板结构布局优化策略.其基本思想是用试验设计法选取样本点,进行有限元分析得到该样本点的响应(重量、屈曲因子和剩余强度系数),以此分别建立Kriging近似模型.并采用更新技术提高Kriging模型的精度,应用折衷法和遗传算法对该近似模型进行优化获得最优解.金属加筋板结构设计变量包括加强筋型式、加强筋间距和尺寸变量,约束为强度和屈曲.本文所做的金属材料加筋板结构布局优化设计算例表明,所提方法优化效果明显,优化效率高.     

复合材料格栅结构优化设计中的计算智能技术

针对复合材料格栅结构优化设计多变量、多约束、连续和离散混合变量、高度非线性的难点,提出了用进化神经网络来实现结构设计参数(输入)与结构响应参数(输出)的全局非线性映射关系,以此来代替优化过程中的有限元计算,以提高优化效率.以遗传算法为优化求解器,神经网络屈曲稳定性响应面为主要约束,对复合材料格栅加筋结构进行优化.结果表明,在相同样本数的情况下,进化神经网络可获得比BP网络更高精度的映射模型,具有很强的泛化能力.该方法可以为解决大型复合材料结构优化问题提供一条高效途径.      

碳纤维增强复合材料正交网格加筋板的屈曲

本文用瑞利-里兹法求解正交网格加筋的碳/环氧对称角铺设层合板的屈曲压力,并给出了主要公式。文中还给出了试验结果及其与理论的比较。     

PLC与OP在综合测控系统的设计

基于可编程控制器(PLC)与操作员面板(OP)创新结合的平台,提供了一个安全可靠、实时操作和高效快捷的测量和控制系统,不仅扩展了PLC的功能,使其具有图形化、交互式工作界面的独立系统,而且大大减少了操作台上开关、按钮、仪表等的使用数量,使得编程和操作工作非常轻松舒适.提出了利用西门子S7-300系列PLC、OP构成的综合测控系统设计方案.设计了测控系统的组成、PLC和OP硬件结构及软件框图、操作面板组态画面以及主要监测功能,在实际的应用中提高了自动化测试程度及测试的数据精度和准确性,取得了良好的应用效果.