CN109583090B - 一种复合材料结构的铺层优化方法 - Google Patents

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Abstract

一种复合材料结构的铺层优化方法，属于飞行器结构机构设计领域。本发明根据所需要优化的复合材料结构在PATRAN中建立复合材料层合板结构有限元模型，并设置好优化目标、约束条件、设计变量等基础参数，从而实现后续用PCL语言对其进行优化算法嵌入，优化目标、约束条件、设计变量等内容细化，最后建立可以用于NASTRAN调用的复合材料结构铺层优化模型文件，从而完成对复合材料结构铺层的优化设计。

Description

一种复合材料结构的铺层优化方法
技术领域
本发明涉及一种复合材料结构的铺层优化方法，属于飞行器结构机构设计领域。
背景技术
随着飞行器设计要求的日益提高，且服役环境异常严酷，发展新型材料和新结构迫在眉睫，而复合材料评价高比强度、高比刚度、耐疲劳、抗腐蚀等优点，在现代飞行器结构的设计与制造中得到了广泛应用，复合材料结构的可设计性为设计人员提供了更为广阔的设计空间。通过通过优化其铺层角度、铺层顺序，最终提高结构的各项性能指标。因此，复合材料结构优化具有重要的实际应用意义。在复合材料结构优化的工程实际应用中，面临着两个主要问题，一个是目前商用的复合材料结构分析软件没有集成对复合材料的优化算法，研究人员根据特定工况，需编写分析计算程序和优化算法。不仅增加优化周期，也无法实现通用性。第二个问题是复合材料结构优化的设计变量规模不同于金属结构，表现为设计变量数目庞大、类型既有离散的，又有连续的、同时变量之间相互影响。为了提高优化效率，必须选择合适的优化算法，同时降低设计变量数目。
发明内容
本发明解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提供了一种复合材料结构的铺层优化方法。该方法以重量最小为优化目标，以应变、应力及频率等为约束条件，以铺层角度、数量为设计变量，实现了复合材料结构的铺层优化方法，便于结构设计人员使用。
本发明的技术解决方案是：一种复合材料结构的铺层优化方法，包括如下步骤：
S1，根据待优化结构的结构形式、铺层信息和边界条件建立有限元仿真模型，并生成初始计算文件；所述边界条件为实际受力状况；
S2，根据所述有限元仿真模型，确定待优化结构的优化变量、优化目标和约束条件，根据所述优化变量、优化目标和约束条件的特征信息确定优化算法，将所述优化变量、优化目标和约束条件作为优化算法的输入，并与优化算法一并写入初始计算文件，生成优化计算文件；
S3，将所述优化计算文件提交解算器进行计算，得到优化后的铺层结构，完成待优化结构的结构优化。
进一步地，所述待优化结构为截面为π型梁的5个桁条。
进一步地，所述优化变量为所述5个桁条的顶梁宽度W、底梁宽度W1和桁条高度H，优化目标为总质量最小，所述约束条件为1mm<W<24mm，1mm<H<32mm，1mm<W1<16mm，所有梁均不发生失稳，且所有桁条的拉、压应变均在设定值范围内。
进一步地，所述铺层信息包括铺层角度、铺层数量和单层厚度。
进一步地，所述有限元仿真模型在PATRAN中建立。
进一步地，所述初始计算文件和优化计算文件分别为初始BDF文件和优化BDF文件。
进一步地，所述解算器为NASRTAN。
进一步地，所述特征信息为：优化变量为连续或离散，优化目标和约束条件为线性或非线性。
进一步地，所述优化算法的选择方法为：若优化变量为连续，且优化目标和约束条件为线性时，优化算法为传统算法；当优化变量为离散，且优化目标和约束条件为非线性时，优化算法为智能算法；所述传统算法包括梯度法、HASSIAN矩阵法、拉格朗日乘数法或梯度下降法；所述智能算法包括模拟退火、遗传算法、禁忌搜索或神经网络。
进一步地，所述优化算法为梯度算法。
本发明与现有技术相比的优点在于：
(1)本发明提出了复合材料结构铺层优化的方法，并结合有限元理论、复合材料失效模式，频率、稳定性等要求，并嵌入不同优化算法，提高了计算精度、减少了计算时间，优化了设计变量数目庞大，类型既有离散的，又有连续的，同时变量之间相互影响的复合材料结构优化的设计，显著提高效率，为结构设计人员在结构设计中缩短项目研制时间。
(2)本发明将理论与软件应用结合为一体，建立一个完整的复合材料结构铺层优化方法，降低了优化周期，实现了通用性。
附图说明
图1为本发明流程图；
图2为本发明实施例中Beam1-Beam5桁条截面优化变量；
图3为本发明实施例中Beam1各变量迭代过程；
图4为本发明实施例中Beam2各变量迭代过程；
图5为本发明实施例中Beam3各变量迭代过程；
图6为本发明实施例中Beam4各变量迭代过程；
图7为本发明实施例中Beam5各变量迭代过程。
具体实施方式
如图1，本发明首先根据所需要优化的复合材料结构在PATRAN中建立复合材料层合板结构有限元模型，并设置好优化目标、约束条件、设计变量等基础参数，从而实现后续用PCL语言对其进行优化算法嵌入，优化目标、约束条件、设计变量等内容细化，最后建立可以用于NASTRAN调用的复合材料结构铺层优化模型文件，从而完成对复合材料结构铺层的优化设计、具体内容如下：
步骤一：根据不同结构形式，如工字梁、C形梁等结构形式及织物、单向带等不同铺层材料的铺层角度、数量等建立有限元仿真模型。
步骤二：根据上述所建立的有限元模型对其BDF文件进行修改，嵌入优化算法，细化优化目标、约束条件、设计变量等内容.
步骤三：将BDF提交NASTRAN进行迭代，从而完成复合材料结构铺层优化设计。
首先根据所需要优化的复合材料结构在PATRAN中建立复合材料层合板结构有限元模型，并设置好优化目标、约束条件、设计变量等基础参数，从而实现后续用PCL语言对其进行优化算法嵌入，优化目标、约束条件、设计变量等内容细化，最后建立可以用于NASTRAN调用的复合材料结构铺层优化模型文件，从而完成对复合材料结构铺层的优化设计。具体内容如下：
(a)根据不同结构形式，如工字梁、C形梁等结构形式及织物、单向带等不同铺层材料的铺层角度、数量等建立有限元仿真模型。复合材料结构有限元理论如下：
(a1)平面应力状态下，单层板在材料主方向的应力-应变关系如下所示：
其中Qij用工程弹性系数表示如下：
(a2)对于蜂窝夹心结构，胞壁上收到的弯矩M为：
从而得到其挠度为:
(a3)基于应力假设的平衡模型如下所示：
式中M1、M2、M3为弯矩；
Z为微元体厚度；
h为总厚度
(b)根据上述所建立的有限元模型对其BDF文件进行修改，嵌入优化算法，细化优化目标、约束条件、设计变量等内容，如下所示：
(b1)根据不同结构形式，计算要求等内容选择不同优化算法进行嵌入，如蚁群算法、遗传算法等。
(b2)复合材料结构铺层优化的数学模型为：
设计变量：
目标函数：minF(x)
约束条件：gi(x)<0
hj(x)＝0
(b3)根据所要优化的复合材料结构方案明确设计变量、目标函数、约束条件，如下所示：
设计变量：铺层角度、数量、厚度及梁结构的长宽高等尺寸。
目标函数：重量最小
约束条件：复合材料层合板不发生失效、破坏、分层等；
边界与实际要求相符；
频率、稳定性等满足设计要求。
(b4)将上述内容全部写入可供NASTRAN调用的BDF文件中。
(c)将BDF提交NASTRAN进行迭代，从而完成复合材料结构铺层优化设计。
实施例
如图2，对Beam1-Beam5桁条进行铺层优化设计，其截面为π型梁，优化变量为W、H、W1如图3所示。
材料：T800H-6k-603A复合材料织物
优化方法：梯度算法
设计变量：Beam1-Beam5的梁截面W、H、W1
约束响应：1mm<W<24mm；
1mm<H<32mm；
1mm<W1<16mm；
所有梁均不发生失稳；
所有单元最大拉、压应变均在许用值范围内。
优化目标：总质量最小。
将上述优化方法、优化变量、响应、优化目标加入BDF文件中进行二次开发。
将二次开发后BDF导入Nastran中进行计算，迭代5次后收敛，优化结果如表1所示。
表1优化结果
变量 数值
Beam1_H 12mm
Beam1_W 12.5mm
Beam1_W1 8mm
Beam2_H 12mm
Beam2_W 12mm
Beam2_W1 8mm
Beam3_H 12mm
Beam3_W 12.5mm
Beam3_W1 8mm
Beam4_H 12mm
Beam4_W 12.5mm
Beam4_W1 8mm
Beam5_H 12mm
Beam5_W 12.5mm
Beam5_W1 8mm
总质量 19.38kg
Beam1～5的优化迭代过程如图3-图7所示。
优化前后对比如表2所示。
表2优化前后截面尺寸及质量对比
本发明说明书中未作详细描述的内容属本领域技术人员的公知技术。

Claims (1)

1.一种复合材料结构的铺层优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1，根据待优化结构的结构形式、铺层信息和边界条件建立有限元仿真模型，并生成初始计算文件；所述边界条件为实际受力状况；
S2，根据所述有限元仿真模型，确定待优化结构的优化变量、优化目标和约束条件，根据所述优化变量、优化目标和约束条件的特征信息确定优化算法，将所述优化变量、优化目标和约束条件作为优化算法的输入，并与优化算法一并写入初始计算文件，生成优化计算文件；
S3，将所述优化计算文件提交解算器进行计算，得到优化后的铺层结构，完成待优化结构的结构优化；
所述铺层信息包括铺层角度、铺层数量和单层厚度；
所述待优化结构为截面为π型梁的5个桁条；
所述优化变量为所述5个桁条的顶梁宽度W、底梁宽度W1和桁条高度H，优化目标为总质量最小，所述约束条件为1mm<W<24mm，1mm<H<32mm，1mm<W1<16mm，所有梁均不发生失稳，且所有桁条的拉、压应变均在设定值范围内；
所述有限元仿真模型在PATRAN中建立；
所述初始计算文件和优化计算文件分别为初始BDF文件和优化BDF文件；
所述解算器为NASRTAN；
所述特征信息为：优化变量为连续或离散，优化目标和约束条件为线性或非线性；
所述优化算法的选择方法为：若优化变量为连续，且优化目标和约束条件为线性时，优化算法为传统算法；当优化变量为离散，且优化目标和约束条件为非线性时，优化算法为智能算法；所述传统算法包括梯度法、HASSIAN矩阵法、拉格朗日乘数法或梯度下降法；所述智能算法包括模拟退火、遗传算法、禁忌搜索或神经网络；所述优化算法为梯度算法。
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