一种吸能结构智能识别优化方法技术

本发明专利技术涉及一种吸能结构智能识别优化方法，包括以下步骤：(1)防冲吸能构件设计；(2)构建有限元模型；(3)构件等效塑性应变研究；(4)基于鱼群优化算法的优化流程；(5)数值模拟模型：通过步骤(4)的优化流程不断迭代，输出最终计算得到的肋宽x、肋高y；构件与肋边缘通过命令tie绑定，以此模拟实际中的焊接。该方法基于现在应用较为广泛的方形预折纹吸能构件进行数值模拟计算分析，采用ABAQUS、MATLAB、PYTHON多软件与鱼群优化算法协调计算对支架进行结构优化，得到吸能构件的加肋区，并与吸能装置结合，使吸能防冲液压支架在面对竖向冲击与水平冲击时的防冲性能提高。平冲击时的防冲性能提高。平冲击时的防冲性能提高。

【技术实现步骤摘要】
一种吸能结构智能识别优化方法


[0001]本专利技术涉及一种吸能结构智能识别优化方法，属于煤矿开采


技术介绍

[0002]冲击地压又称岩爆，是指井巷或工作面周围岩体，由于弹性变形能的瞬时释放而产生突然剧烈破坏的动力现象，常伴有煤岩体抛出、巨响及气浪等现象。它具有很大的破坏性，冲击地压一直是煤矿面临的主要灾害之一。随开采深度不断增大，地层条件复杂，煤岩体中聚积的弹性能增加，冲击地压发生的可能性也随之增加，并引起严重事故。
[0003]金属薄壁结构能够将碰撞过程中的冲击动能转化为结构的塑性变形能，提高结构的耐冲撞性。能够在突发的碰撞事件中，依靠自身或附加装置的屈曲、断裂等破坏形式来减缓碰撞时的冲击荷载，耗散冲击能量。防冲吸能构件作为面对冲击地压时保护液压缸能够正常工作的核心构件，其支护效果是评判吸能防冲液压支架的重要标准之一。然而现有吸能防冲液压支架存在水平支护能力不足的问题，影响了吸能防冲液压支架在面对竖向冲击与水平冲击时的防冲性能，因此还需要对此做进一步的研究。

技术实现思路

[0004]针对现有技术的不足，本专利技术的目的是提供一种吸能结构智能识别优化方法。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术所采用的技术方案是：
[0006]一种吸能结构智能识别优化方法，包括以下步骤：
[0007](1)防冲吸能构件设计：
[0008]防冲吸能构件是具有多边形截面的薄壁构件；
[0009](2)构建有限元模型：
[0010]采用有限元软件ABAQUS对构件建立有限元模型；采用Dynamic
‑
Explicit算法，在构件底部与顶部分别设置刚性板，顶部为可移动刚性板，底部为固定刚性板，构件与刚性板接触关系为通用接触；沿壳单元厚度方向取积分点，网格为四边形；数值模拟得到构件的承载力
‑
位移曲线；
[0011](3)构件等效塑性应变研究：
[0012]为进一步分析构件在形变过程中的塑性变形区，根据构件对称性，在构件梯形区域与三角区域均匀选取若干个分析区域；分析梯形与三角形截面各区域等效塑性应变与构件承载力
‑
位移曲线图，得到二者加肋区；
[0013](4)基于鱼群优化算法的优化流程：
[0014]优化流程分为三部分：第一部分修改py命令流、第二部分运行py命令流、第三部分结果处理；
[0015]1)第一部分：首先通过人工鱼群优化算法在设定范围内输出肋宽x、肋高y，其中设置的鱼群数为2，每次迭代会输出两组数据；通过MATLAB将输出的两组数据尺寸转化为绘制构件肋模型的节点坐标，并将节点坐标替换到py命令流的相应位置以此来修改肋尺寸；
[0016]2)第二部分：通过MATLAB程序调运ABAQUS来运行上述py命令流，得到加肋模型；
[0017]3)第三部分：通过MATLAB程序提取结果odb文件中步骤(2)数值模拟得到的承载力
‑
位移曲线，取弹性阶段时的承载力最大值作为理想状态下承载力
‑
位移曲线的恒阻值，来作为目标函数；将承载力
‑
位移曲线恒阻值的后续数值与目标函数作差，设置差值与目标函数的允许误差为15％；
[0018]若满足则输出结果，不满足则选择两次计算结果中更靠近目标函数的一组计算结果，在该计算结果附近重新输出两组数据，代回第一部分重新计算。
[0019](5)数值模拟模型：通过步骤(4)的优化流程不断迭代，输出最终计算得到的肋宽x、肋高y；构件与肋边缘通过命令tie绑定，以此模拟实际中的焊接。
[0020]步骤(1)所述多边形截面的薄壁构件的四个尖端处均分布一个钻石型凹角，从而形成预制折纹纹路；所述薄壁构件的多边形截面由完全相同的8个梯形与8个三角形组成，以中轴线对称排列组成；
[0021]在面对冲击时防冲吸能构件按照预先设定折纹进行塑性变形，从而在变形过程中为支架提供恒定的承载力。
[0022]在步骤(2)所述承载力
‑
位移曲线上设置四个标志点，分别表示：弹性变形结束、衰减段开始、衰减段结束与承载力最低点。
[0023]步骤(4)所述人工鱼群优化算法的具体步骤如下：
[0024]①
初始化设置，包括种群规模N、每条人工鱼的初始位置、人工鱼的视野Visual、步长step、拥挤度因子δ、重复次数Trynumber；
[0025]②
计算初始鱼群中各个个体的适应度，取最优人工鱼状态及其目标函数值赋予公告牌；
[0026]③
根据参数的设置对鱼群中各个体执行相应的行为，生成新的鱼群；
[0027]④
评价新鱼群中所有个体，若某个体优于公告牌，则更改公告牌上的最优值；
[0028]⑤
当公告牌上的最优解达到算法的终止条件或达到迭代次数上限时，结束算法，否则转步骤
③
。
[0029]本专利技术有益效果：
[0030]本专利技术提供一种吸能结构智能识别优化方法，基于现在应用较为广泛的方形预折纹吸能构件进行数值模拟计算分析，采用ABAQUS、MATLAB、PYTHON多软件与鱼群优化算法协调计算对支架进行结构优化，得到吸能构件的加肋区，并与吸能装置结合，使吸能防冲液压支架在面对竖向冲击与水平冲击时的防冲性能提高。
[0031]实验结果表明，构件优化后压溃峰值承载力为3.199
×
103kN，相比优化前增长了14.8％；优化后构件平均压溃承载力为2.831
×
103kN，相比优化前增长了50.5％；优化后构件荷载波动系数为1.13，相比优化前降低了
‑
24.6％；优化后构件总吸能为374.5
×
103J，相比优化前增加了54.3％；优化后构件比吸能为45.7
×
103J
·
kg
‑
1，相比优化前增加了32.1％。
附图说明
[0032]图1构件展开平面图。
[0033]图2构件模型图。
[0034]图3构件数值模型图。
[0035]图4构件承载力
‑
位移曲线图。
[0036]图5人工鱼群算法的基本寻优原理。
[0037]图6构件分析区域划分。
[0038]图7区域51
‑
60等效塑性应变与承载力
‑
位移曲线图。
[0039]图8截面加肋区。
[0040]图9人工鱼群优化算法中的迭代数据。
[0041]图10py命令流的修改。
[0042]图11运行py命令流后的加肋模型。
[0043]图12优化方法流程图。
[0044]图13优化后的构件加肋模型。
[0045]图14优化前(下)与优化后(上)构件形变过程图。
[0046]图15优化前与优化后承载力
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种吸能结构智能识别优化方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)防冲吸能构件设计：防冲吸能构件是具有多边形截面的薄壁构件；(2)构建有限元模型：采用有限元软件ABAQUS对构件建立有限元模型；采用Dynamic
‑
Explicit算法，在构件底部与顶部分别设置刚性板，顶部为可移动刚性板，底部为固定刚性板，构件与刚性板接触关系为通用接触；沿壳单元厚度方向取积分点，网格为四边形；数值模拟得到构件的承载力
‑
位移曲线；(3)构件等效塑性应变研究：为进一步分析构件在形变过程中的塑性变形区，根据构件对称性，在构件梯形区域与三角区域均匀选取若干个分析区域；分析梯形与三角形截面各区域等效塑性应变与构件承载力
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位移曲线图，得到二者加肋区；(4)基于鱼群优化算法的优化流程：优化流程分为三部分：第一部分修改py命令流、第二部分运行py命令流、第三部分结果处理；1)第一部分：首先通过人工鱼群优化算法在设定范围内输出肋宽x、肋高y，其中设置的鱼群数为2，每次迭代会输出两组数据；通过MATLAB将输出的两组数据尺寸转化为绘制构件肋模型的节点坐标，并将节点坐标替换到py命令流的相应位置以此来修改肋尺寸；2)第二部分：通过MATLAB程序调运ABAQUS来运行上述py命令流，得到加肋模型；3)第三部分：通过MATLAB程序提取结果odb文件中步骤(2)数值模拟得到的承载力
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位移曲线，取弹性阶段时的承载力最大值作为理想状态下承载力
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位移曲线的恒阻值，来作为目标函数；将承载力
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位移曲线恒阻值的后续数值与目标函数作差，设置差值与目标函数的允许误差为15％；...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘一山，翁明月，陈云民，宋义敏，许海亮，肖永惠，安栋，罗浩，郭旭，
申请(专利权)人：中国中煤能源股份有限公司北方工业大学，
类型：发明
国别省市：