發(fā)布時間：2020-10-19 14:16

　　 得益于其輕質(zhì)、高比強度、高比剛度以及可設(shè)計性等優(yōu)勢,金字塔點陣材料夾芯板在現(xiàn)代軍事防護領(lǐng)域極具應(yīng)用潛力。在戰(zhàn)場上的夾芯板通常附加于汽車乘員艙底部,可以保護車內(nèi)乘員不受爆炸性武器傷害。與單層點陣夾芯板相比,多層點陣夾芯板具有更好的抗爆防護效果,但多層梯度夾芯板在承受爆炸沖擊時,各層芯體之間變形差別很大�；诖搜芯勘尘�,本文采用動力顯式有限元仿真技術(shù),研究了不同結(jié)構(gòu)形式的梯度與非梯度兩類多層金字塔點陣夾芯板,及其在爆炸載荷沖擊下的動態(tài)響應(yīng),分析了關(guān)鍵幾何參數(shù)對兩類夾芯結(jié)構(gòu)抗爆性能的影響,在此基礎(chǔ)上對上述兩類結(jié)構(gòu)進行了關(guān)于抗爆性能的多目標優(yōu)化。本文采用Hypermesh有限元分析軟件,以梁單元代替實體單元建立簡化的芯體等效模型,進而搭建非梯度多層金字塔點陣夾芯板的有限元模型。并通過與文獻實驗結(jié)果對比驗證其準確性。在此基礎(chǔ)上,分析了上述有限元模型在爆炸載荷沖擊下的變形和吸能。仿真結(jié)果顯示因各層芯體變形有較大差異,非梯度基準金字塔點陣結(jié)構(gòu)的吸能特性受到限制,需要分析造成梯度與非梯度夾芯板間變形和吸能差異的參數(shù)。文中以面比吸能和背板最大變形量為評價指標,分析了關(guān)鍵幾何參數(shù)對梯度與非梯度多層金字塔點陣夾芯結(jié)構(gòu)抗爆性能的影響。其中,梯度點陣結(jié)構(gòu)的參數(shù)包括各層面板厚度、各層芯體高度以及各層芯體腹桿橫截面尺寸;非梯度點陣結(jié)構(gòu)的參數(shù)則包括面板厚度和單胞相對密度。為提高夾芯板的抗爆性能,以結(jié)構(gòu)面比吸能和背板中心最大變形量為優(yōu)化目標,以對多層夾芯板性能影響較大的多個幾何參數(shù)為變量,采用RBF響應(yīng)面代理模型和NSGA-II遺傳算法,分別對梯度和非梯度多層金字塔點陣夾芯板進行優(yōu)化,得到了各自最優(yōu)非支配解集的Pareto前沿。進一步地,考慮爆炸到載荷不確定性,對結(jié)構(gòu)進行了可靠性優(yōu)化設(shè)計。比較不同爆炸當量下的兩類多層夾芯板的優(yōu)化結(jié)果發(fā)現(xiàn),單一爆炸載荷下夾芯板的兩個抗爆性能指標MaxD和ASEA是互相矛盾的;隨著爆炸當量的增加,ASEA和MaxD取值也會同時增大;單一爆炸工況下的理想最優(yōu)解可靠性差,引入載荷不確定性使得可靠性設(shè)計結(jié)果為了滿足抗爆性能可靠性而選擇了折衷;當背板中心最大瞬時位移較小時,梯度夾芯板具有更大吸能優(yōu)勢;反之,非梯度夾芯板更具潛力。
【學(xué)位單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：U465;TJ810.4
【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要研究內(nèi)容
2 MPLSP有限元模型與驗證
    2.1 幾何模型
        2.1.1 整體幾何尺寸
        2.1.2 芯體單胞相對密度
    2.2 有限元模型
        2.2.1 物理模型
        2.2.2 簡化模型
        2.2.3 材料模型
        2.2.4 爆炸載荷模型
        2.2.5 抗爆性能評價指標
    2.3 模型驗證
    2.4 本章小結(jié)
3 爆炸載荷下MPLSP動態(tài)響應(yīng)與參數(shù)分析
    3.1 基準模型
    3.2 動態(tài)響應(yīng)分析
        3.2.1 結(jié)構(gòu)變形分析
        3.2.2 抗爆性能分析
    3.3 非梯度幾何結(jié)構(gòu)參數(shù)分析
        3.3.1 面板厚度
        3.3.2 芯體的單胞相對密度
    3.4 梯度幾何結(jié)構(gòu)參數(shù)分析
        3.4.1 面板厚度
        3.4.2 芯體厚度
        3.4.3 腹桿截面邊長
    3.5 本章小結(jié)
4 MPLSP抗爆性能的多目標優(yōu)化設(shè)計
    4.1 優(yōu)化問題定義
        4.1.1 多目標優(yōu)化模型
        4.1.2 非梯度優(yōu)化模型生成
        4.1.3 梯度優(yōu)化模型生成
        4.1.4 可靠性優(yōu)化模型生成
    4.2 代理模型生成與檢驗
        4.2.1 代理模型方法
        4.2.2 非梯度代理模型生成與檢驗
        4.2.3 梯度代理模型生成與檢驗
    4.3 優(yōu)化結(jié)果分析
        4.3.1 非梯度MPLSP多目標優(yōu)化結(jié)果
        4.3.2 梯度MPLSP多目標優(yōu)化結(jié)果
        4.3.3 非梯度與梯度MPLSP優(yōu)化結(jié)果比較
    4.4 本章小結(jié)
5 結(jié)論與展望
參考文獻
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況
致謝

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本文編號：2847319