本文選題：復(fù)合材料 + 單目標(biāo)優(yōu)化　； 參考：《中北大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：碳纖維復(fù)合材料以其較高的比剛度比強(qiáng)度等優(yōu)越的機(jī)械性能,而被廣泛應(yīng)用于航空航天、船舶及汽車等領(lǐng)域。在長(zhǎng)纖維碳纖維復(fù)合材料的應(yīng)用中很大一部分為板類零件。由于板類零件的抗屈曲性能以及沿厚度方向上承受載荷能力的不足,需要對(duì)其作局部加強(qiáng)。常用的局部加強(qiáng)方法有布置加強(qiáng)筋以及在局部區(qū)域增加鋪層層數(shù)(即改變局部層合板的厚度)兩種方法。目前在對(duì)加強(qiáng)筋的布置優(yōu)化中都是基于各加強(qiáng)筋的截面形狀及鋪層方案均相同的前提下進(jìn)行的,這些優(yōu)化不能充分發(fā)揮加強(qiáng)筋的作用。因此本文對(duì)加強(qiáng)筋截面形狀及鋪層方案不同時(shí)帶加強(qiáng)筋層合板的單目標(biāo)及多目標(biāo)優(yōu)化方法進(jìn)行了研究。在層合板變厚度優(yōu)化中,許多文獻(xiàn)引入了拓?fù)鋬?yōu)化方法。但是由于碳纖維復(fù)合材料自身的特點(diǎn),諸多優(yōu)化結(jié)果的可制造型差。為此很多學(xué)者對(duì)可制造性碳纖維復(fù)合材料的拓?fù)鋬?yōu)化進(jìn)行了研究。但是優(yōu)化厚度插值模型的缺陷,優(yōu)化中引入了大量的設(shè)計(jì)約束,使得算法收斂速度較慢且優(yōu)化的結(jié)果不是很理想。因此本文對(duì)碳纖維復(fù)合材料的變厚度優(yōu)化中提出了新的厚度參數(shù)化方法。首先,在帶加強(qiáng)筋復(fù)合材料層合板的單目標(biāo)優(yōu)化中引入了分級(jí)優(yōu)化方法。采用實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法對(duì)優(yōu)化變量及優(yōu)化過程進(jìn)行分級(jí)。同時(shí)為了提高的優(yōu)化的效率,引入了代理模型方法。其次,采用NSGA-II算法對(duì)帶加強(qiáng)筋復(fù)合材料層合板進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化。為了使算法適用于可變鋪層層數(shù)的優(yōu)化,對(duì)算法的算子進(jìn)行了改造,并引入了Permutation操作。與此同時(shí),本文對(duì)鋪層層數(shù)可變時(shí)代理模型的創(chuàng)建方法進(jìn)行了研究,并應(yīng)用于優(yōu)化中以提高優(yōu)化的效率。再次,在碳纖維復(fù)合材料層合板的變厚度優(yōu)化中,提出了密度分布曲線法來(lái)對(duì)厚度進(jìn)行參數(shù)化。在此基礎(chǔ)上基于BCP方法對(duì)變厚度復(fù)合材料層合板結(jié)構(gòu)進(jìn)行了拓?fù)鋬?yōu)化。
[Abstract]:Carbon fiber composites (CFRP) have been widely used in aeronautics and astronautics, ships and automobiles because of their superior mechanical properties such as high specific stiffness ratio and strength.In the application of long fiber carbon fiber composites, a large part of the board parts.Due to the lack of buckling resistance and the ability to withstand load along the thickness of plate parts, it is necessary to strengthen them locally.The commonly used methods of local strengthening are to arrange stiffeners and to increase the number of layers in the local area (that is, to change the thickness of local laminated plates).At present, the optimization of reinforcement reinforcement is based on the same cross-section shape and layer-plan of each reinforcement, and these optimization can not fully play the role of reinforcement.In this paper, the single objective and multi-objective optimization methods for stiffened stiffened laminated plates with different reinforcement are studied in this paper.In the variable thickness optimization of laminated plates, many literatures have introduced the topology optimization method.However, due to the characteristics of carbon fiber composites, many optimized results of manufacturing poor.For this reason, many scholars have studied the topology optimization of manufacturable carbon fiber composites.However, due to the defects of the optimal thickness interpolation model, a large number of design constraints are introduced in the optimization, which makes the convergence speed of the algorithm slow and the result of optimization is not very good.In this paper, a new thickness parameterization method is proposed for the variable thickness optimization of carbon fiber composites.Firstly, the hierarchical optimization method is introduced in the single objective optimization of reinforced composite laminates.The optimization variables and the optimization process are classified by the experimental design method.In order to improve the efficiency of optimization, the agent model method is introduced.Secondly, the NSGA-II algorithm is used to optimize the composite laminated plates with reinforcement bars.In order to make the algorithm suitable for the optimization of variable layering, the operator of the algorithm is modified and the Permutation operation is introduced.At the same time, the method of creating agent model with variable layering layers is studied in this paper, and it is applied to the optimization to improve the efficiency of optimization.Thirdly, the density distribution curve method is proposed to parameterize the thickness of CFRP laminates.On the basis of this, the topology optimization of composite laminates with variable thickness is carried out based on BCP method.
【學(xué)位授予單位】：中北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TB33

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本文編號(hào)：1743667