CN106202693B - 一种基于参数化建模的加筋壁板结构抗振动疲劳优化方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于参数化建模的加筋壁板结构抗振动疲劳优化方法，涉及飞行器加筋壁板结构。包括以下步骤：1)加筋壁板结构设计；2)选择优化变量；3)基于商用有限元软件，进行优化流程和程序开发；4)有限元参数化建模；5)基础加速度宽带激励下随机振动响应计算；6)提取随机振动响应中的全局应力均方根值作为优化目标，以结构优化参数和结构重量为约束进行优化。可克服形状优化和拓扑优化的缺点，可选的优化参数更加广泛。基于商用有限元软件平台，体现了基于参数化建模优化方法的便捷性和有效性，可适用于更加复杂的工程结构。优化方法针对的是结构的全局应力均方根值，得到的是结构在随机载荷下的全局最优解，能有效提高结构的振动疲劳寿命。
Description
技术领域
本发明涉及飞行器加筋壁板结构，尤其是涉及一种基于参数化建模的加筋壁板结构抗振动疲劳优化方法。
背景技术
在航空航天结构设计中，在满足使用要求的前提下减轻结构重量是设计者最关注的问题之一，因此对于大尺度空腔以及机身蒙皮等部位广泛使用了薄壁加筋壁板结构。为解决航空加筋壁板结构的振动疲劳问题，通常在蒙皮结构表面合理布置加强筋来增强蒙皮结构的刚度，降低结构的应力水平。而对于加筋壁板组合结构，不同的加筋结构形式、排列方式以及加筋与蒙皮刚度的匹配程度等因素都会使组合结构的频谱分布、动响应特性发生很大的变化，与外部激励的耦合频率也随之变化，从而使结构的最大应力响应单元及危险部位会随结构及频率的变化而改变位置。因此，需要提取加筋壁板结构抗振动疲劳主要敏感设计参数进行动力学综合优化设计，才能在外部动态载荷的主要激励频段上捕获到结构的最大动态应力响应单元，达到降低结构整体应力水平、提高结构抗振动疲劳性能的目的。
虽然形状优化、拓扑优化和布局优化也开始逐渐考虑疲劳寿命因素，但对于在宽带随机激振下，以输出结构动态应力均方根响应值作为约束或优化目标的优化计算研究相对较少。另外，对于结构拓扑优化和形状，一般不能克服当设计变量变化较大时，有限元模型的单元网格容易出现畸形不能继续寻优解算的问题。本发明考虑宽带随机基础激励，以降低加筋壁板结构动态应力均方根响应为目标，以结构重量为约束条件，以敏感设计参数为设计变量，将有限元参数化建模和遗传算法相结合，用于航空薄壁结构抗振动疲劳优化工程设计。
发明内容
本发明的目的是克服现有技术存在的上述不足，基于有限元参数化建模和遗传算法技术，提供可提高结构抗振动疲劳性能的一种基于参数化建模的加筋壁板结构抗振动疲劳优化方法。
本发明包括以下步骤：
1)加筋壁板结构设计；
2)选择优化变量；
3)基于商用有限元软件，进行优化流程和程序开发；
4)有限元参数化建模；
5)基础加速度宽带激励下随机振动响应计算；
6)提取随机振动响应中的全局应力均方根值作为优化目标，以结构优化参数和结构重量为约束进行优化。
在步骤1)中，所述加筋壁板包括基础板、化铣板、连接角片和加筋板等。
在步骤2)中，所述优化变量包括基础板厚度、化铣板厚度、加筋高度、筋板厚度、加筋间距等。
在步骤3)中，所述优化流程是基于Matlab平台，调用Patran进行有限元参数化建模，调用Nastran进行随机振动响应计算，最后采用遗传算法进行优化；所述优化的具体步骤可为：
(1)、确定优化参数的初始值；
(2)、有限元参数化建模得到模型文件；
(3)、编写Nastran计算主文件；
(4)、响应输出；
(5)、得到优化目标和约束条件；
(6)随机振动优化；
(7)优化评估：采用优化次数进行评估，若不满足评估准则，则返回修改优化参数，重复步骤(1)～(6)；若满足评估准则，则优化结束。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1)基于参数化建模的结构动力学优化方法可以克服形状优化和拓扑优化的缺点，可选的优化参数更加广泛。
2)基于商用有限元软件平台，体现了基于参数化建模优化方法的便捷性和有效性，可以适用于更加复杂的工程结构。
3)优化方法针对的是结构的全局应力均方根值，得到的是结构在随机载荷下的全局最优解，因此能够有效提高结构的振动疲劳寿命。
附图说明
图1是某加筋壁板结构图。
图2是带有夹持边的加筋壁板结构图。
图3是加筋壁板的优化变量。
图4是基于参数化建模的优化流程。
图5是参数化建模得到的有限元模型。
图6是基础加速度宽带随机激励示意图。
图7是基于遗传算法的目标函数收敛图。
图8是优化前结构最大米塞斯应力功率谱密度曲线。
图9是优化后结构最大米塞斯应力功率谱密度曲线。
具体实施方式
基于参数化建模的结构抗振动疲劳优化的具体实施步骤包括：
1、设计典型的进气道加筋壁板。参见图1和2，典型飞行器加筋壁板主要包含基础板1、化铣板2、连接角片3和加筋板4等结构，考虑到实际加筋壁板的真实边界条件，设计夹持边5模拟框段对加筋壁板的弹性支持边界条件，最后得到可表征飞行器结构动力学特性的双加筋壁板结构(如图2)。
2、选择优化变量设计变量。要实现典型双加筋壁板结构的动力学优化，首先要完成加筋壁板的参数化建模，双加筋壁板可选取的优化设计变量为基础板厚度tb、化铣板厚度th、加筋高度h、筋板厚度tj和加筋间距f，如图3所示。
3、优化实现。优化流程基于Matlab平台，调用Patran进行有限元参数化建模，调用Nastran进行随机振动响应计算，最后采用遗传算法进行优化，具体实现流程如4所示。根据图4的优化流程，得到具体的优化步骤为：
(1)、确定优化参数的初始值。初始优化参数值如表1所示。
(2)、有限元参数化建模得到模型文件。基于Matlab调用Patran，基于优化参数的初始值建立有限元参数化模型，同时输出模型文件model.bdf作为主文件的include部分。最后得到对应图3几何模型的有限元模型(如图5所示)。
(3)、编写Nastran计算主文件。在飞行过程中飞行器加筋壁板结构承受的动态载荷可简化为基础随机激励形式，如图6所示。基于Matlab提取结构的第一阶模态频率，将此频率值下调30Hz作为随机响应分析的频率下限，并将整个分析带宽取为300Hz，确保结构最大响应的峰值频率落在分析的频段范围内。取结构阻尼比为0.06，基础加速度激励的均方根为24g。在初始结构设计参数时，加筋板结构的第一阶模态频率为150.2Hz，计算频率范围为120.2～420.2Hz。据此编写基于Nastran的随机振动响应计算以及输出重量的主文件main.bdf，同时包含模型文件include model.bdf。
(4)、响应输出。基于Matlab调用Nastran计算主文件main.bdf，输出应力响应和质量等。
(5)、得到优化目标和约束条件。将输出的应力响应作为优化目标，质量作为优化中的约束条件。
(6)随机振动优化。基于Matlab，调用遗传算法进行全局优化。遗传算法采用二进制编码，5个优化参数，初始种群为35，最大进化次数为35，代沟取0.9，采用均匀交叉，交叉概率为0.7，变异概率为0.05。
(7)优化评估。采用优化次数进行评估，若不满足评估准则，则返回修改优化参数，重复步骤(1)～(6)；若满足评估准则，则优化结束。优化过程中的目标函数随迭代次数的变化如图7所示。
根据图7可知，当迭代到第10步左右，目标函数已经收敛，结构优化前、后各个设计参数变化情况及优化结果如表1所示。图8与9分别列出了优化前后结构最大米塞斯应力的功率谱密度曲线。
表1
| tb(mm) | th(mm) | tj(mm) | h(mm) | f(mm) | 目标(MPa) | 约束(kg) | |
| 优化前 | 1.50 | 1.00 | 1.50 | 45.0 | 160.0 | 32.2 | 2.34 |
| 优化后 | 1.91 | 1.41 | 1.95 | 34.6 | 169.7 | 19.8 | 2.57 |
| 改变率(％) | 27.5 | 41.0 | 30.2 | -23.1 | 6.04 | -38.5 | 9.80 |
结构最大应力均方根值从优化前的32.2MPa降低到优化后的19.8MPa，结构仅增重约9.8％。因此加筋壁板结构重量增加不多的情况下，可大幅降低结构最大应力响应水平，达到了结构减振优化设计目的。
Claims (3)
1.一种基于参数化建模的加筋壁板结构抗振动疲劳优化方法，其特征在于包括以下步骤：
1)加筋壁板结构设计；
2)选择优化变量；
3)基于商用有限元软件，进行优化流程和程序开发，所述优化流程是基于Matlab平台，调用Patran进行有限元参数化建模，调用Nastran进行随机振动响应计算，最后采用遗传算法进行优化；
所述优化的具体步骤为：
(1)、确定优化参数的初始值；
(2)、有限元参数化建模得到模型文件；
(3)、编写Nastran计算主文件；
(4)、响应输出；
(5)、得到优化目标和约束条件；
(6)随机振动优化；
(7)优化评估：采用优化次数进行评估，若不满足评估准则，则返回修改优化参数，重复步骤(1)～(6)；若满足评估准则，则优化结束；
4)有限元参数化建模；
5)基础加速度宽带激励下随机振动响应计算；
6)提取随机振动响应中的全局应力均方根值作为优化目标，以结构优化参数和结构重量为约束进行优化。
2.如权利要求1所述一种基于参数化建模的加筋壁板结构抗振动疲劳优化方法，其特征在于在步骤1)中，所述加筋壁板包括基础板、化铣板、连接角片和加筋板。
3.如权利要求1所述一种基于参数化建模的加筋壁板结构抗振动疲劳优化方法，其特征在于在步骤2)中，所述优化变量包括基础板厚度、化铣板厚度、加筋高度、筋板厚度、加筋间距。
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