基于纤维连续性模型的锥形加筋舱铺层顺序优化方法技术

本发明专利技术提供了基于纤维连续性模型的锥形加筋舱铺层顺序优化方法，包括如下步骤：S1：获取待优化的复合材料锥形加筋舱铺层的设计变量、设计空间以及待优化的性能指标；S2：构建基于区域序列的纤维连续性模型；S3：根据构建的基于区域序列的纤维连续性模型，建立复合材料锥形加筋舱铺层有限元模型；S4：根据复合材料锥形加筋舱铺层有限元模型，通过有限元分析得到复合材料锥形加筋舱铺层质量；S5：建立优化模型，并采用遗传算法对所述优化模型进行求解；S6：通过复合材料锥形加筋舱的起竖工况和轴压工况进行有限元分析，对优化结果进行验证。证。证。

【技术实现步骤摘要】
基于纤维连续性模型的锥形加筋舱铺层顺序优化方法


[0001]本专利技术涉及复合材料锥形加筋舱铺层优化设计
，尤其涉及一种基于纤维连续性模型的锥形加筋舱铺层顺序优化方法。

技术介绍

[0002]二十世纪以来，航空航天领域一直是世界各国进行激烈角逐的主要战场之一。其中，运载火箭作为一种重要的航天运载器，代表了一个国家航天科技的中坚力量和坚实基础。锥形加筋舱这一结构形式在运载火箭中应用广泛，除了可以安装各种控制器和传感器，锥形加筋舱更为重要的结构功能是承受并传递载荷。作为一种薄壁结构，加筋舱受轴压作用下会发生屈曲失稳。因此，对锥形加筋薄壳结构进行稳定性分析和设计必不可少。此外，作为一种重要的航天结构，锥形加筋舱在满足各种载荷约束条件下，轻量化是其永恒不变的主题，而复合材料由于其优异性能使其在航空航天器中获得了广泛的应用。为了充分利用纤维增强复合材料广阔的设计空间和结构减重潜力，需要应用现代结构优化设计技术对复合材料结构进行优化设计。然而复合材料结构的高度可裁剪性，带来广阔的设计空间的同时，也给实际的工程应用带来了很大的困难，优化区域之间的纤维连续性问题就是其中之一。因此，如何在铺层优化设计过程中保证设计区域间的铺层纤维连续性，是复合材料铺层结构优化设计需要重点研究的一个内容。
[0003]国内外学者针对复合材料锥形加筋薄壳结构屈曲分析及铺层优化设计开展了大量的研究，但是针对加筋壳的稳定性研究和多工况约束条件下的多区域优化问题，现有的研究还不够完善，主要存在以下不足：有关锥形层合壳和加筋壳的屈曲研究主要集中于金属材料，针对复合材料结构屈曲的研究对象局限于加筋直板和曲板，对于复合材料锥壳的研究不够完善；复合材料锥形加筋壳屈曲载荷受锥角、长径比等参数影响，对于相同的加筋壳模型，采用不同铺层方案下的结构屈曲形式也不同，针对不同刚度匹配情况下的加筋壳屈曲分析研究尚不完善；国内外针对复合材料锥形加筋壳结构进行了大量的优化设计研究，屈曲载荷作为其中重要的约束条件，但在优化过程中考虑多工况、多设计变量区域，且在优化设计过程中应用纤维连续性模型的研究较少。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术提出了一种基于纤维连续性模型的、始终满足纤维连续性要求、使复合材料锥形加强筋铺层的质量最小的锥形加筋舱铺层顺序优化方法。
[0005]本专利技术的技术方案是这样实现的：本专利技术提供了基于纤维连续性模型的锥形加筋舱铺层顺序优化方法，包括如下步骤：S1：获取待优化的复合材料锥形加筋舱铺层的设计变量、设计空间以及待优化的性能指标；设计变量包括形成锥形加筋舱铺层的蒙皮铺层和筋条截面尺寸；设计空间即为设计变量的变化范围所组成的空间；待优化的性能指标为复合材料锥形加强筋铺层的质量；
S2：构建基于区域序列的纤维连续性模型；S3：根据构建的基于区域序列的纤维连续性模型，建立复合材料锥形加筋舱铺层有限元模型；S4：根据复合材料锥形加筋舱铺层有限元模型，通过有限元分析得到复合材料锥形加筋舱铺层质量；S5：建立优化模型，并采用遗传算法对所述优化模型进行求解；S6：通过复合材料锥形加筋舱的起竖工况和轴压工况进行有限元分析，对优化结果进行验证。
[0006]在以上技术方案的基础上，优选的，步骤S2中所述构建基于区域序列的纤维连续性模型，是在经典向导式连续模型的基础上增加了铺层角度序列和铺层区域长度序列，通过铺层角度序列和铺层区域长度序列对复合材料的层合板进行定义：；其中表示层合板的铺层角度序列；表示铺层区域长度序列；每个组合对应了各个单层铺设的区域，表示层合板第一个单层以角度铺设在第个区域；竖线右侧表示共有个区域。
[0007]在以上技术方案的基础上，优选的，步骤S4中所述通过有限元分析得到复合材料锥形加筋舱铺层质量，是指通过静力分析和屈曲分析；其中静力分析包括计算复合材料锥形加筋舱铺层有限元模型的质量和最大应变，屈曲分析包括计算屈曲因子。
[0008]优选的，步骤S5中所述建立优化模型，并采用遗传算法对所述优化模型进行求解，是建立如下优化模型：；；；其中为模型质量；为对复合材料锥形加筋舱铺层有限元模型进行单元简化后的单元最大应变；为许用应变；为屈曲因子；为获取模型质量取值最小情形；采用遗传算法对优化模型进行求解的步骤包括：S501：对设计变量进行编码；S502：确定适应度函数；S503：根据设计变量和设计空间生成初始种群，所述初始种群中的个体表示一种可能的复合材料锥形加筋舱铺层设计；S504：解码操作，计算初始化种群所对应的待优化性能指标大小，并计算相应的适应度函数值；S505：通过同时选用选择算子、交叉算子及变异算子生成新的种群，并计算相应的适应度函数值；S506：设置优化迭代终止条件，判断当前优化是否满足终止条件，若是，则输出获得的最优个体，若否，则返回执行步骤S505。
[0009]优选的，遗传算法对优化模型进行求解的步骤中，对设计变量进行编码是采用整数编码，每一个个体的染色体编码由两串整数数组拼接而成，染色体编码的第一个数组代
表层合板各单层的铺层顺序，第二个数组表示每个单层的铺设位置；解码操作是将编码后的染色体还原为设计变量数值大小。
[0010]优选的，确定适应度函数是通过将种群中个体的强度约束和稳定性约束的约束违反量作为罚函数，对目标函数进行惩罚从而得到该个体的适应度函数，其数学模型为：；其中为最大应变违反量；为屈曲违反量；；。
[0011]优选的，通过选择算子、交叉算子和变异算子生成新的种群的具体步骤为：选择算子：采用锦标赛选择方法，并且应用了最佳保留策略，具体步骤为：将第n代种群和第n代种群经过交叉和变异后产生的临时种群组成一个扩展种群按照适应度从高到低排列，选取其中若干个适应度值高的个体组成第n+1代种群；交叉算子：采用单点交叉，首先通过初始化种群得到偶数个个体的种群，然后根据首尾配对的方法确定参与交叉的染色体；变异算子：根据变异算子的发生概率，判断变异操作是否发生，如果确定发生变异，则分别在染色体的两个部分确定两个变异位置，然后完成变异操作；通过同时混合使用以上三种算子，得到下一代种群。
[0012]本专利技术提供的基于纤维连续性模型的锥形加筋舱铺层顺序优化方法，相对于现有技术，具有以下有益效果：（1）本方案对多区域优化的纤维连续性约束问题，采用基于区域序列的纤维连续性模型的方法，保证铺层结构在优化的过程中始终满足纤维连续性要求；并构建一种针对复合材料锥形加筋舱铺层优化的遗传算法，目标函数为复合材料锥形加筋舱铺层质量最小，将强度条件和稳定性条件作为约束，对复合材料锥形加筋舱铺层顺序进行优化。
附图说明
[0013]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0014]图1为本专利技术一种基于纤维连续性模型的锥形加筋舱铺层顺序优化方法的步骤流程示意图；图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于纤维连续性模型的锥形加筋舱铺层顺序优化方法，其特征在于：包括如下步骤：S1：获取待优化的复合材料锥形加筋舱铺层的设计变量、设计空间以及待优化的性能指标；设计变量包括形成锥形加筋舱铺层的蒙皮铺层和筋条截面尺寸；设计空间即为设计变量的变化范围所组成的空间；待优化的性能指标为复合材料锥形加强筋铺层的质量；S2：构建基于区域序列的纤维连续性模型；S3：根据构建的基于区域序列的纤维连续性模型，建立复合材料锥形加筋舱铺层有限元模型；S4：根据复合材料锥形加筋舱铺层有限元模型，通过有限元分析得到复合材料锥形加筋舱铺层质量；S5：建立优化模型，并采用遗传算法对所述优化模型进行求解；S6：通过复合材料锥形加筋舱的起竖工况和轴压工况进行有限元分析，对优化结果进行验证。2.根据权利要求1所述的基于纤维连续性模型的锥形加筋舱铺层顺序优化方法，其特征在于：步骤S2中所述构建基于区域序列的纤维连续性模型，是在经典向导式连续模型的基础上增加了铺层角度序列和铺层区域长度序列，通过铺层角度序列和铺层区域长度序列对复合材料的层合板进行定义：；其中表示层合板的铺层角度序列；表示铺层区域长度序列；每个组合对应了各个单层铺设的区域，表示层合板第一个单层以角度铺设在第个区域；竖线右侧表示共有个区域。3.根据权利要求1所述的基于纤维连续性模型的锥形加筋舱铺层顺序优化方法，其特征在于：步骤S4中所述通过有限元分析得到复合材料锥形加筋舱铺层质量，是指通过静力分析和屈曲分析；其中静力分析包括计算复合材料锥形加筋舱铺层有限元模型的质量和最大应变，屈曲分析包括计算屈曲因子。4.根据权利要求3所述的基于纤维连续性模型的锥形加筋舱铺层顺序优化方法，其特征在于：步骤S5中所述建立优化模型，并采用遗传算法对所述优化模型进行求解，是建立如下优化模型：；；；其中为模型质量；为对复合材料锥形加筋舱铺层有限元模型进行单元简化后的单元最大应变；为许用应变；为屈曲因子；为获取模型质量取值最小情形；采用遗传算法对优化模型进行求解的步骤包括：S501：对...

【专利技术属性】
技术研发人员：周奇，林泉，金朋，黄旭丰，吴金红，胡杰翔，刘华坪，王胜一，郑建国，夏凉，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：