CN115630558B - 一种复合材料构件装配变形预测方法 - Google Patents

一种复合材料构件装配变形预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及装配变形预测技术领域，解决了现有技术无法提前预测壁板在保形工装上外形真实状态的技术问题，尤其涉及一种复合材料构件装配变形预测方法，该方法包括以下步骤：S1、获取待预测的复合材料构件的点云数据，并对获取的点云数据进行预处理得到无噪声的点云数据N；S2、根据多元线性回归模型和RBF神经网络搭建深度神经网络预测模型；S3、对深度神经网络预测模型进行训练得到最优的深度神经网络预测模型；S4、采用最优的深度神经网络预测模型对待预测的复合材料构件的变形进行预测。本发明通过有限元分析与神经网络结合，准确预测复合材料构件的装配变形，可以有限的预测复合材料构件与骨架的装配间隙，提高装配效率。

Description

一种复合材料构件装配变形预测方法
技术领域
本发明涉及装配变形预测技术领域，尤其涉及一种复合材料构件装配变形预测方法。
背景技术
新一代航空装备对国防安全具有重要意义，大型复合材料构件的装配精度和效率是保证航空装备研制周期和作战性能的核心要素。以“预装加补偿”为特征的传统复合材料装配效率低、质量差、成本高，已无法满足新一代航空装备的需求。
大型复合材料构件成型精度不高，尺寸形状误差较大。同时，复合材料具有典型的各向异性，引起复合材料构件变形，导致大型复合材料构件接合面产生干涉或者间隙，影响飞机的气动外形准确度和连接结构强度。
具体地，以大型复合材料机翼壁板与骨架装配为例，传统装配工艺包括预装、制/扩孔、测隙、涂胶/加垫/打磨、连接、固化等多道工序。预装时，为了严格保证壁板装配后外形符合设计要求，需要通过复杂保形工装根据关键特征约束对壁板进行外形控制，再与骨架结构进行连接、测隙、涂胶、加垫、打磨等操作。
但是，由于复合材料壁板制造成型误差大、材料特性复杂、表面结构复杂（加强筋、牺牲层、变厚度等）、易变形，其在工装上外形状态与理论状态不一致，导致复合材料壁板与骨架间的间隙无法计算。再加上壁板与骨架空间结构跨度大，预装后配合面狭小封闭、且可能发生干涉。因此，需要提前预测壁板在保形工装上外形的真实状态。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了一种复合材料构件装配变形预测方法，解决了现有技术无法提前预测壁板在保形工装上外形真实状态的技术问题，本发明通过测量复合材料构件上局部的位置数据，结合装配变形的深度神经网络预测模型，准确预测大型复合材料构件在工装上的真实状态，来对整体变形进行预测。
为解决上述技术问题，本发明提供了如下技术方案：一种复合材料构件装配变形预测方法，该方法包括以下步骤：
S1、获取待预测的复合材料构件的点云数据，并对获取的点云数据进行预处理得到无噪声的点云数据N；
S2、根据多元线性回归模型和RBF神经网络搭建深度神经网络预测模型；
S3、对深度神经网络预测模型进行训练得到最优的深度神经网络预测模型；
S4、采用最优的深度神经网络预测模型对待预测的复合材料构件的变形进行预测。
进一步地，在步骤S1中，获取待预测的复合材料构件的点云数据，并对获取的点云数据进行预处理得到无噪声的点云数据N，具体过程包括以下步骤：
S11、采用三维激光扫描仪扫描待预测的复合材料构件的表面，获得原始散乱的三维点云数据；
S12、对三维点云数据进行去噪，计算三维点云数据中任意一点的双边滤波权因子得到滤波后的点；
S13、重复步骤S12直至处理完三维点云数据中的所有的点，得到无噪声的点云数据N。
进一步地，在步骤S2中，根据多元线性回归模型和RBF神经网络搭建深度神经网络预测模型，具体过程包括以下步骤：
S21、建立有限元模型，并对有限元模型进行修正得到修正后的有限元模型；
S22、采用RBF神经网络根据K个力传感器作用在待预测的复合材料构件上的位移值，得到待预测的复合材料构件的点云数据N中各个点的位移数据R；
S23、将位移数据R输入到RBF神经网络中，得到多元线性回归参数；
S24、基于修正后的有限元模型并根据多元线性回归参数得到多元线性回归模型；
S25、将位移数据R输入至多元线性回归模型中得到待预测的复合材料构件的变形预测结果。
进一步地，在步骤S21中，建立有限元模型，并对有限元模型进行修正得到修正后的有限元模型，具体过程包括以下步骤：
S211、采用CAE有限元计算分析软件对待预测的复合材料构件进行有限元建模，获得初始的有限元模型；
S212、采用基于灵敏度分析的模型修正方法对初始的有限元模型进行修正。
进一步地，初始的有限元模型的要求为：
有限元模型采用壳单元，网格尺寸不大于5mn；
有限元模型采用二维复合材料层压板结构模型，并对有限元模型赋予相应的材料参数；
按照待预测的复合材料构件蒙皮的实际铺层，对有限元模型赋相应的铺层属性，并设置方向。
进一步地，在步骤S212中，采用基于灵敏度分析的模型修正方法对初始的有限元模型进行修正，具体过程包括以下步骤：
S2121、对于n个设计参数的有限元模型，其设计变量用向量表示；
S2122、待修正有限元模型的刚度矩阵以及质量矩阵设为设计变量的函数；
S2123、将响应特征量问题转换为如下的优化问题；
S2124、假设设计变量的初始值为，对响应特征量进行一级泰勒展开得到灵敏度矩阵 S和变化值；
S2125、根据灵敏度矩阵 S和变化值确定新的设计变量，并对设计变量多次迭代直到设计变量收敛，即得到修正有限元模型的最终值。
进一步地，在步骤S22中，RBF神经网络前向网络，由输入层、隐藏层、径向基层和输出层组成，从输入层到隐藏层空间的变换是非线性的，而从隐藏层到输出层空间的变换是线性的。
进一步地，在步骤S24中，基于修正后的有限元模型并根据多元线性回归参数得到多元线性回归模型，具体过程包括以下步骤：
S241、假设与K个力传感器相对应的自变量的数目为，则多元线性回归模型可以表示为；
S242、定义假设条件得到多元线性回归模型。
进一步地，在步骤S3中，对深度神经网络预测模型进行训练得到最优的深度神经网络预测模型，具体过程包括以下步骤：
S31、获取用于训练深度神经网络预测模型的样本数据，样本数据为来源于逆有限元法得出的复合材料构件的变形规律数据；
S32、将得到的变形规律数据划分为训练集、验证集和测试集；
S33、采用训练集用以训练得到深度神经网络预测模型的权重系数，验证集用以验证权重系数的可靠性并对该系数进行优化，测试集用以测试最终得到的权重系数的可靠性。
借由上述技术方案，本发明提供了一种复合材料构件装配变形预测方法，至少具备以下有益效果：
1、本发明通过有限元分析与神经网络结合，准确预测复合材料构件的装配变形，可以有限的预测复合材料构件与骨架的装配间隙，提高装配效率。
2、本发明通过测量复合材料构件上局部的位置数据，结合装配变形的深度神经网络预测模型，准确预测大型复合材料构件在工装上的真实状态，来对整体变形进行预测。
3、本发明可以通过RBF神经网络得到复合材料构件的变形规律，通过变形规律和测得数据，可以求出整个复合材料上任一点的变形。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1为本发明变形预测方法的流程图；
图2为本发明初始的有限元模型的示意图；
图3为本发明多阶的模态振型对比示意图；
图4为本发明RBF神经网络的网络结构图；
图5为本发明力传感器的结构示意图。
具体实施方式
 为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图 和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。借此对本申请如何应用技术手段来解决技术问题并达成技术功效的实现过程能充分理解并据以实施。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
请参照图1-图5，示出了本实施例的一种具体实施方式，本实施例通过有限元分析与神经网络结合，准确预测复合材料构件的装配变形，可以有限的预测复合材料构件与骨架的装配间隙，提高装配效率。
请参照图1，本实施例提出了一种复合材料构件装配变形预测方法，该方法包括以下步骤：
S1、获取待预测的复合材料构件的点云数据，并对获取的点云数据进行预处理得到无噪声的点云数据N；
在步骤S1中，获取待预测的复合材料构件的点云数据，并对获取的点云数据进行预处理得到无噪声的点云数据N，具体过程包括以下步骤：
S11、采用三维激光扫描仪扫描待预测的复合材料构件的表面，获得原始散乱的三维点云数据；
S12、对三维点云数据进行去噪，计算三维点云数据中任意一点的双边滤波权因子得到滤波后的点；
双边滤波劝因子的计算公式如下：
其中，为点的邻域，为点邻域中任意一点，表示过点的法向量，分别为与两点间距离和两点间法向量夹角有关的权重因子。
计算滤波后的点，计算公式如下：
S13、重复步骤S12直至处理完三维点云数据中的所有的点，得到无噪声的点云数据N。
S2、根据多元线性回归模型和RBF神经网络搭建深度神经网络预测模型；
在步骤S2中，根据多元线性回归模型和RBF神经网络搭建深度神经网络预测模型，具体过程包括以下步骤：
S21、建立有限元模型，并对有限元模型进行修正得到修正后的有限元模型，使获得的有限元模型更加精确。
在步骤S21中，建立有限元模型，并对有限元模型进行修正得到修正后的有限元模型，具体过程包括以下步骤：
S211、采用CAE有限元计算分析软件对待预测的复合材料构件进行有限元建模，获得初始的有限元模型，如图2所示。
初始的有限元模型的要求为：
有限元模型采用壳单元，网格尺寸不大于5mn；
有限元模型采用二维复合材料层压板结构模型，并对有限元模型赋予相应的材料参数；
按照待预测的复合材料构件蒙皮的实际铺层，对有限元模型赋相应的铺层属性，并设置方向。
S212、采用基于灵敏度分析的模型修正方法对初始的有限元模型进行修正。
有限元模型修正本质上是一个优化过程，而基于灵敏度的模型修正方法则是通过灵敏度矩阵确定修正参数变化量的过程。
在步骤S212中，采用基于灵敏度分析的模型修正方法对初始的有限元模型进行修正，具体过程包括以下步骤：
S2121、对于n个设计参数的有限元模型，其设计变量用向量表示；
上式中，n表示第n个设计参数的有限元模型，T为向量的转置，因此我们的设计变量为列向量。
S2122、待修正有限元模型的刚度矩阵以及质量矩阵设为设计变量的函数；
则其响应特征量也可以用设计变量表示，忽略阻尼的影响有：
上式中的在基于模态参数的有限元模型修正中代表模态频率、模态振型等，分别通过仿真和试验得到响应特征量和，其中，如图3所示，为多阶的模态振型对比示意图。
S2123、将响应特征量问题转换为如下的优化问题；
转换采用下述公式完成：
式中，表示结构特征量的加权系数矩阵；为特征量的残差项；和分别代表设计变量的上下限。
S2124、假设设计变量的初始值为，对响应特征量进行一级泰勒展开得到灵敏度矩阵 S和变化值；
令：
则，灵敏度矩阵 S称作响应特征量对设计变量的灵敏度矩阵，为设计变量的变化值，则公式（3.4）可以转变为：
S2125、根据灵敏度矩阵 S和变化值确定新的设计变量，并对设计变量多次迭代直到设计变量收敛，即得到修正有限元模型的最终值。
具体的，这样可以通过灵敏度矩阵 S求得每次的迭代量，即设计变量的变化值，从而确定新的设计变量，经过多次迭代，直到设计变量收敛，此时的设计变量即为通过基于灵敏度分析的模型修正方法修正有限元模型的最终值，根据最终值对建立的初始的有限元模型进行修正。
一个精确的有限元模型是其仿真结果正确的基本保证，因此有限元模型的修正过程至关重要。有限元模型修正技术结合了有限元模型和实验模型，通过对有限元模型参数的修正，既避免了实验模型模态缺失的问题，又使得有限元模型的物理参数更接近实际物理参数，使有限元模型更加精确。
S22、采用RBF神经网络根据K个力传感器作用在待预测的复合材料构件上的位移值，得到待预测的复合材料构件的点云数据N中各个点的位移数据R；
在步骤S22中，RBF神经网络前向网络，由输入层、隐藏层、径向基层和输出层组成，从输入层到隐藏层空间的变换是非线性的，而从隐藏层到输出层空间的变换是线性的，RBF神经网络的网络结构如图4所示。
RBF神经网络能够逼近任意的非线性函数，可以处理系统内的难以解析的规律性，具有良好的泛化能力，并有很快的学习收敛速度。
在该步骤中，K个力传感器的位移值可以从力传感器中根据设定的力的大小，并作用在待预测的复合材料构件上而得到，此时，RBF神经网络的输入为K个力传感器的位移值，RBF神经网络的输出为复合材料壁板各个点的点云数据N的位移数据，复合材料壁板即为待预测的复合材料构件。
如图5所示，为本实施例中所使用的力传感器，该力传感器可以设定力的大小，通过伸缩杆产生位移，直至探针与被测物之间作用力达到设定值。
S23、将位移数据R输入到RBF神经网络中，得到多元线性回归参数；
作为示例性的，在该步骤中，可以标记点云数据N中任意一点的位移数据得到与该点相对应的位移数据，将该点相对应的位移数据输入至RBF神经网络中，在S22中，我们已经得到RBF神经网络的模型，因此将位移数据输入至输入层，RBF神经网络对隐藏层和输出层进行计算，我们可以在输出层得到与该点相应的多元线性回归参数。
对于传统方法，我们进行到有限元建模与修正即可，但是由于确定变形规律的局限性，传统方法会显得比较繁琐，即每一次都要进行一次预测，走完整个有限元分析流程才能得到用户想要的控制点的变形，为此，我们引入深度学习模块的RBF神经网络，通过对力传感器测得位移数据和整体位移场的分析，发现变量每段数据包含一种定势，变量之间只包含一种因果关系。
S24、基于修正后的有限元模型并根据多元线性回归参数得到多元线性回归模型；
在步骤S24中，基于修正后的有限元模型并根据多元线性回归参数得到多元线性回归模型，具体过程包括以下步骤：
S241、假设与K个力传感器相对应的自变量的数目为，则多元线性回归模型可以表示为；
上式中，
S242、定义假设条件得到多元线性回归模型。
在多元线性回归模型建立之前，要对多元线性回归模型进行以下假设，以便于对多元线性回归模型的参数进行计算，多元线性回归模型需要满足以下假设条件：
零均值假设，即：
同方差假设（的方差为同一常数），即：
无自相关性，即：
随机误差项与解释变量 X不相关，即：
解释变量之间不存在完全的多重共线性，即：
当自变量的样本观测矩阵X的秩为参数个数m+1时，多元线性回归参数的估计值唯一。
S25、将位移数据R输入至多元线性回归模型中得到待预测的复合材料构件的变形预测结果。
S3、对深度神经网络预测模型进行训练得到最优的深度神经网络预测模型；
在步骤S3中，对深度神经网络预测模型进行训练得到最优的深度神经网络预测模型，具体过程包括以下步骤：
S31、获取用于训练深度神经网络预测模型的样本数据，样本数据为来源于逆有限元法得出的复合材料构件的变形规律数据；
S32、将得到的变形规律数据划分为训练集、验证集和测试集，具体的划分采用常规划分手段即可，作为现有技术不再详细赘述；
S33、采用训练集用以训练得到深度神经网络预测模型的权重系数，验证集用以验证权重系数的可靠性并对该系数进行优化，测试集用以测试最终得到的权重系数的可靠性。
通过训练集、验证集和测试集来获得满足监督要求的网络中心和其他权重参数，经历一个误差修正学习的过程，随后得到最优的深度神经网络预测模型。
S4、采用最优的深度神经网络预测模型对待预测的复合材料构件的变形进行预测；
在以后的复合材料构件的装配过程中，只需要将标记点的位移数据输入到深度神经网络预测模型中，RBF神经网络得到标记点的多元线性回归参数，并确定多元线性回归模型，随后向多元线性回归模型忠带入力传感器的位移值，即可得到想要控制点的变形，以此得到待预测的复合材料构件的变形预测结果。
在本实施例中，外源应力作用下大型复合材料构件变形量预测是指导精确装配的关键。面向大尺寸复合材料构件装配现场，需要解决由结构大型化、异型化、刚性差和复合材料内部各向异性等问题，实现外源应力作用下大尺寸弱刚性复合材料构件装配变形量精准预测。
本实施例所提供的变形预测方法，通过有限元分析与神经网络结合，准确预测复合材料构件的装配变形，可以有限的预测复合材料构件与骨架的装配间隙，提高装配效率。
以上实施方式对本发明进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (8)

1.一种复合材料构件装配变形预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取待预测的复合材料构件的点云数据，并对获取的点云数据进行预处理得到无噪声的点云数据N；
S2、根据多元线性回归模型和RBF神经网络搭建深度神经网络预测模型；
S21、建立有限元模型，并对有限元模型进行修正得到修正后的有限元模型；
S22、采用RBF神经网络根据K个力传感器作用在待预测的复合材料构件上的位移值，得到待预测的复合材料构件的点云数据N中各个点的位移数据R；
S23、将位移数据R输入到RBF神经网络中，得到多元线性回归参数；
S24、基于修正后的有限元模型并根据多元线性回归参数得到多元线性回归模型；
S25、将位移数据R输入至多元线性回归模型中得到待预测的复合材料构件的变形预测结果；
S3、对深度神经网络预测模型进行训练得到最优的深度神经网络预测模型；
S4、采用最优的深度神经网络预测模型对待预测的复合材料构件的变形进行预测。
2.根据权利要求1所述的变形预测方法，其特征在于：在步骤S1中，获取待预测的复合材料构件的点云数据，并对获取的点云数据进行预处理得到无噪声的点云数据N，具体过程包括以下步骤：
S11、采用三维激光扫描仪扫描待预测的复合材料构件的表面，获得原始散乱的三维点云数据；
S12、对三维点云数据进行去噪，计算三维点云数据中任意一点的双边滤波权因子得到滤波后的点；
S13、重复步骤S12直至处理完三维点云数据中的所有的点，得到无噪声的点云数据N。
3.根据权利要求1所述的变形预测方法，其特征在于：在步骤S21中，建立有限元模型，并对有限元模型进行修正得到修正后的有限元模型，具体过程包括以下步骤：
S211、采用CAE有限元计算分析软件对待预测的复合材料构件进行有限元建模，获得初始的有限元模型；
S212、采用基于灵敏度分析的模型修正方法对初始的有限元模型进行修正。
4.根据权利要求3所述的变形预测方法，其特征在于：初始的有限元模型的要求为：
有限元模型采用壳单元，网格尺寸不大于5mn；
有限元模型采用二维复合材料层压板结构模型，并对有限元模型赋予相应的材料参数；
按照待预测的复合材料构件蒙皮的实际铺层，对有限元模型赋相应的铺层属性，并设置方向。
5.根据权利要求3所述的变形预测方法，其特征在于：在步骤S212中，采用基于灵敏度分析的模型修正方法对初始的有限元模型进行修正，具体过程包括以下步骤：
S2121、对于个设计参数的有限元模型，其设计变量用向量表示；
S2122、待修正有限元模型的刚度矩阵以及质量矩阵设为设计变量的函数；
S2123、将响应特征量问题转换为如下的优化问题；
S2124、假设设计变量的初始值为，对响应特征量进行一级泰勒展开得到灵敏度矩阵和变化值；
S2125、根据灵敏度矩阵和变化值确定新的设计变量，并对设计变量多次迭代直到设计变量收敛，即得到修正有限元模型的最终值。
6.根据权利要求1所述的变形预测方法，其特征在于：在步骤S22中，RBF神经网络前向网络，由输入层、隐藏层、径向基层和输出层组成，从输入层到隐藏层空间的变换是非线性的，而从隐藏层到输出层空间的变换是线性的。
7.根据权利要求1所述的变形预测方法，其特征在于：在步骤S24中，基于修正后的有限元模型并根据多元线性回归参数得到多元线性回归模型，具体过程包括以下步骤：
S241、假设与K个力传感器相对应的自变量的数目为，则多元线性回归模型表示为；
S242、定义假设条件得到多元线性回归模型。
8.根据权利要求1所述的变形预测方法，其特征在于：在步骤S3中，对深度神经网络预测模型进行训练得到最优的深度神经网络预测模型，具体过程包括以下步骤：
S31、获取用于训练深度神经网络预测模型的样本数据，样本数据为来源于逆有限元法得出的复合材料构件的变形规律数据；
S32、将得到的变形规律数据划分为训练集、验证集和测试集；
S33、采用训练集用以训练得到深度神经网络预测模型的权重系数，验证集用以验证权重系数的可靠性并对该系数进行优化，测试集用以测试最终得到的权重系数的可靠性。
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