為了開展導(dǎo)彈艙體結(jié)構(gòu)可靠性分析,將有限元軟件ANSYS Workbench中的六西格瑪（Six Sigma）模塊和可靠性理論相結(jié)合。首先利用參數(shù)化建模方法在ANSYS Workbench中構(gòu)建導(dǎo)彈艙體結(jié)構(gòu)模型,然后通過最優(yōu)空間填充設(shè)計抽樣得到多組樣本點,結(jié)合自動改進(jìn)Kriging（Auto-Refinement Kriging,AR-Kriging）方法生成響應(yīng)面進(jìn)而開展參數(shù)靈敏度分析,最后根據(jù)Six Sigma分析方法評估了艙體結(jié)構(gòu)的強(qiáng)度以及剛度可靠性。分析結(jié)果表明,與Kriging方法相比,AR-Kriging方法能夠有效提高響應(yīng)面的全局?jǐn)M合能力;靈敏度分析表明,艙體內(nèi)徑對艙體結(jié)構(gòu)可靠性的影響最大。 

【文章來源】：導(dǎo)彈與航天運載技術(shù). 2020,(06)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

導(dǎo)彈艙體結(jié)構(gòu)示意

圖1 導(dǎo)彈艙體結(jié)構(gòu)示意在鑄造加工艙體結(jié)構(gòu)過程中，由于儀器設(shè)備與量具的精度以及工藝人員的技術(shù)水平等外部因素的影響，即使是同一批次艙體結(jié)構(gòu)，在加工成型后仍會存在一定的尺寸差異。因此在對艙體結(jié)構(gòu)開展可靠性分析時將艙體關(guān)鍵尺寸參數(shù)考慮為隨機(jī)變量，包括艙體長度Y1、中部開孔長度Y2、寬度H以及內(nèi)徑X等。此外，在考慮艙體材料性能以及加載不均勻性對其結(jié)構(gòu)功能的影響情況下，將材料的彈性模量E以及加載力F亦作為隨機(jī)變量。一般情況下，產(chǎn)品尺寸被認(rèn)為服從正態(tài)分布，而在實際情況中，由于裝配關(guān)系，產(chǎn)品的尺寸存在上限值及下限值，因此屬于截斷正態(tài)分布；通過加載系統(tǒng)可以將外載荷很好地控制在上、下限范圍內(nèi)，因此認(rèn)為其也服從截斷正態(tài)分布；一般認(rèn)為材料的彈性模量服從正態(tài)分布。本文涉及的6個輸入隨機(jī)變量的數(shù)字特征如表1所示。

本節(jié)將最大應(yīng)力及最大變形同時作為輸出變量，分析AR-Kriging方法在擬合響應(yīng)面時的性能。采用AR-Kriging方法對艙體結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析時，輸出變量相對誤差隨改進(jìn)樣本點數(shù)的變化曲線如圖3所示。由圖3可以看出，Kriging模型對最大變形的擬合誤差始終能夠保持在誤差要求范圍內(nèi)，但是當(dāng)增加到第19個樣本點時，該輸出變量的誤差從0.5%跳躍至4.5%，此后隨著樣本點的增加有緩慢下降的趨勢。另一方面，最大應(yīng)力的擬合誤差總體上呈現(xiàn)出下降的趨勢，當(dāng)改進(jìn)樣本點增加到第78個的時候，最大變形的擬合誤差降低到4.6259%，滿足收斂要求，此時Workbench停止繼續(xù)迭代。

【參考文獻(xiàn)】：
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