復(fù)合材料熱結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中存在多源不確定性因素,如材料性能、結(jié)構(gòu)界面性能和失效判據(jù)等。為提高設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)的可靠性和穩(wěn)健性,本文提出了基于不確定性分析的復(fù)合材料熱結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)流程。針對(duì)設(shè)計(jì)流程中不確定性分析精度和效率之間的矛盾難題,開展高效的全局敏感性分析方法、代理模型方法和模型降維方法研究,形成了一套系統(tǒng)的模型不確定性分析方法,有效地平衡了不確定性分析中精度和效率之間的矛盾;針對(duì)設(shè)計(jì)流程中的關(guān)鍵不確定性參數(shù)和多向應(yīng)力失效判據(jù)的實(shí)驗(yàn)修正難題開展研究,形成了一套系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)修正方法,降低了模型參數(shù)及其響應(yīng)的不確定性。基于提出的復(fù)合材料熱結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)流程,最終實(shí)現(xiàn)了高可靠發(fā)動(dòng)機(jī)噴注支板熱結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì),并完成了極端環(huán)境下的多次重復(fù)試驗(yàn)考核。(1)針對(duì)熱結(jié)構(gòu)模型不確定性分析難題,建立了直接抽樣-有序置換-傅里葉幅值敏感性分析方法(DRS-OA-FAST)、基于單頻組合映射函數(shù)的傅里葉幅值敏感性分析方法(SF-CMF-FAST)和自適應(yīng)高斯過程模型(AGPM)方法。DRS-OA-FAST方法相比于FAST分析方法,計(jì)算時(shí)間降低約95%以上;而SF-CMF-FAST方法提高了總敏感性指標(biāo)的計(jì)算精度,計(jì)算誤差從22%減小至2%。AGPM使用組合核函數(shù)以提高了代理模型的泛化能力,同時(shí)通過自動(dòng)篩選對(duì)模型精度影響大的訓(xùn)練樣本,減小了冗余樣本,在噴管熱結(jié)構(gòu)模型不確定性分析中,與有限元分析相比,AGPM方法計(jì)算效率提高了98%以上。(2)基于活躍子空間法開展熱結(jié)構(gòu)模型降維研究,進(jìn)一步提高不確定性分析效率。首先,提出了計(jì)算活躍子空間特征向量的縮減區(qū)間法,在本文算例中,相比于傳統(tǒng)方法,其計(jì)算效率提升95%以上。將該方法應(yīng)用于發(fā)動(dòng)機(jī)噴管模型中,其計(jì)算成本在代理模型基礎(chǔ)上進(jìn)一步降低,幅度大于75%以上。同時(shí),建立了活躍子空間和完全空間之間的數(shù)據(jù)映射方法,實(shí)現(xiàn)了活躍子空間下AGPM構(gòu)建。最后,針對(duì)活躍子空間下的不確定性修正問題進(jìn)行分析,并獲得如下結(jié)論:基于活躍子空間法可實(shí)現(xiàn)組合參數(shù)的不確定性修正,避免了反向修正問題的“病態(tài)性”;增加似然函數(shù)中實(shí)驗(yàn)信息可提高不確定性參數(shù)的修正精度。(3)針對(duì)熱結(jié)構(gòu)分析中關(guān)鍵不確定性參數(shù)和失效判據(jù)修正難題,建立了相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)修正方法。首先,基于等溫冷卻過程,建立了熱膨脹系數(shù)、總發(fā)射率和界面熱導(dǎo)的實(shí)驗(yàn)修正方法,通過單次加熱冷卻實(shí)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)了不確定性參數(shù)的高溫非線性修正,誤差分別小于6%、9%和12.7%。其次,提出了基于四點(diǎn)彎曲的雙模量實(shí)驗(yàn)修正方法,通過單次四點(diǎn)彎曲實(shí)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)了拉伸模量和壓縮模量的同時(shí)修正。最后,提出了基于雙彎實(shí)驗(yàn)的兩向應(yīng)力狀態(tài)下材料失效判據(jù)的實(shí)驗(yàn)修正方法,并完成了UHTC材料熱壓方向失效判據(jù)修正。(4)考慮噴注支板熱結(jié)構(gòu)材料層級(jí)(材料屬性)和結(jié)構(gòu)層級(jí)(界面熱阻)的不確定性,開展基于不確定性的噴注支板熱結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。通過建立的不確定性分析方法獲得了結(jié)構(gòu)關(guān)注響應(yīng)的不確定性分布和影響響應(yīng)的關(guān)鍵不確定性參數(shù);通過建立的實(shí)驗(yàn)修正方法一一修正了識(shí)別的關(guān)鍵參數(shù),降低了模型參數(shù)及其響應(yīng)的不確定性;基于提出的熱結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)流程和建立的方法,最終實(shí)現(xiàn)了高可靠(99%)的FGLCS噴注支板結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì),并完成了多次重復(fù)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。
【學(xué)位單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TB33
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 不確定性設(shè)計(jì)基本概念
    1.3 國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展
        1.3.1 理論研究進(jìn)展
        1.3.2 實(shí)驗(yàn)研究進(jìn)展
    1.4 論文主要研究?jī)?nèi)容
第2章 基于不確定性的復(fù)合材料熱結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方法
    2.1 引言
    2.2 基于不確定性分析的熱結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)流程
        2.2.1 模型不確定性分析
        2.2.2 基于不確定性分析的熱結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)流程
    2.3 熱結(jié)構(gòu)模型關(guān)鍵不確定性參數(shù)分析方法
        2.3.1 敏感性分析方法
        2.3.2 傅里葉幅值敏感性分析方法
        2.3.3 改進(jìn)的傅里葉幅值敏感性分析方法
    2.4 代理模型構(gòu)建方法
        2.4.1 高斯過程模型
        2.4.2 自適應(yīng)高斯過程模型
    2.5 本章小結(jié)
第3章 復(fù)合材料熱結(jié)構(gòu)模型降維分析方法
    3.1 引言
    3.2 活躍子空間方法
        3.2.1 活躍子空間方法
        3.2.2 基于活躍子空間的敏感性分析
        3.2.3 活躍子空間的誤差估計(jì)及計(jì)算
    3.3 基于活躍子空間的代理模型方法
        3.3.1 活躍子空間中數(shù)據(jù)映射方法
        3.3.2 基于活躍子空間的AGPM
        3.3.3 算例驗(yàn)證
    3.4 基于活躍子空間的不確定性參數(shù)修正方法
        3.4.1 不確定性參數(shù)修正方法
        3.4.2 基于活躍子空間的不確定性參數(shù)修正方法
        3.4.3 算例分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 復(fù)合材料熱結(jié)構(gòu)模型參數(shù)的實(shí)驗(yàn)修正方法
    4.1 引言
    4.2 材料性能不確定性參數(shù)實(shí)驗(yàn)修正方法
        4.2.1 熱膨脹系數(shù)實(shí)驗(yàn)修正方法
        4.2.2 總發(fā)射率實(shí)驗(yàn)修正方法
        4.2.3 雙模量實(shí)驗(yàn)修正方法
    4.3 界面性能不確定性參數(shù)實(shí)驗(yàn)修正方法
        4.3.1 基于一維瞬態(tài)傳熱的界面熱導(dǎo)修正方法
        4.3.2 基于感應(yīng)加熱的界面熱導(dǎo)修正方法
    4.4 失效判據(jù)不確定性參數(shù)實(shí)驗(yàn)修正方法
        4.4.1 雙彎曲實(shí)驗(yàn)概述
        4.4.2 雙彎曲仿真實(shí)驗(yàn)
        4.4.3 四點(diǎn)彎曲對(duì)比實(shí)驗(yàn)
        4.4.4 組合應(yīng)力下失效判據(jù)修正
    4.5 本章小結(jié)
第5章 基于不確定性的噴注支板結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
    5.1 引言
    5.2 噴注支板結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)要求
    5.3 基于不確定性的UHTC噴注支板結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
        5.3.1 UHTC噴注支板不確定性分析
        5.3.2 UHTC噴注支板結(jié)構(gòu)改進(jìn)
        5.3.3 FGLCS噴注支板不確定性分析
    5.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果
致謝
個(gè)人簡(jiǎn)歷

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本文編號(hào)：2882085