WO2019011026A1 - 基于聚类分析的复合材料结构有限元模型修正方法 - Google Patents

基于聚类分析的复合材料结构有限元模型修正方法 Download PDF

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WO2019011026A1 PCT/CN2018/083368 CN2018083368W WO2019011026A1 WO 2019011026 A1 WO2019011026 A1 WO 2019011026A1 CN 2018083368 W CN2018083368 W CN 2018083368W WO 2019011026 A1 WO2019011026 A1 WO 2019011026A1
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modal
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finite element
clustering
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费庆国
曹芝腑
姜东�
刘璟泽
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东南大学
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    • G06F2113/00—Details relating to the application field
    • G06F2113/26—Composites

Definitions

  • the invention relates to a composite material structure, in particular to a method for modifying a finite element model of a composite material structure.
  • Composite materials have excellent properties such as high specific strength, high specific stiffness and fatigue resistance, and are widely used in aerospace, automotive and marine industries. At the same time, due to the diversified material composition and complicated manufacturing process, the composite material structure has different material parameters. In the process of structural analysis and design, if the mesoscopic analysis model of the composite structure is adopted, the difficulty of modeling and the time cost of the product design stage will be greatly increased. Therefore, it is of great significance to establish a finite element analysis model of composite structure and to modify it to improve the accuracy of composite structure analysis.
  • the finite element model of composite structure usually adopts orthotropic materials.
  • the number of parameters to be modified will be much more than the experimental data, thus generating ill-conditioned problems in the correction process.
  • How to reduce the parameters in the correction process and obtain accurate and efficient finite element analysis model of composite structure in the case of incomplete measured data has become an actual engineering problem to be solved.
  • the object of the present invention is to provide a method for modifying a finite element model of a composite material structure based on cluster analysis according to the deficiencies of the prior art, and to cluster the parameters by using the relative sensitivity matrix of the parameter to be corrected, through incompleteness.
  • the experimental data, the parameter modification method for the multi-parameter equivalent composite finite element model improves the parameter correction accuracy and efficiency.
  • the present invention provides a method for modifying a finite element model of a composite structure based on cluster analysis, comprising the following steps:
  • step (2) includes the following steps:
  • the modal parameters of the input and output signals are corrected by the signal analyzer of the test system, and the measured modal frequencies and mode shapes of the composite structure are obtained by lumping, fitting and correcting the frequency response functions of the points.
  • step (3) comprises the following steps:
  • S r is the relative sensitivity matrix
  • f is the output modal frequency vector
  • p is the elastic parameter vector to be modified
  • p j is the j-th set of elastic parameter vectors, Indicates the initial value of the elastic parameter of the jth group, and ⁇ j is the clustering parameter corresponding to the elastic parameter of the jth group;
  • the clustering parameters are selected to determine the clustering parameters to be corrected:
  • S c represents the sensitivity matrix of the clustering parameter
  • ⁇ is the clustering parameter vector
  • the elements of the vector are composed of the clustering parameter ⁇ j .
  • step (4) comprises the following steps:
  • the modal confidence MAC is used to determine the modal frequency of each order corresponding to the experimental modal shape, and the modal shape matching is performed:
  • M represents the modal confidence matrix
  • ⁇ a and ⁇ e represent the analytical and experimental mode shapes, respectively, and finally determine the following target optimization function:
  • J(p) represents the objective function
  • W ⁇ round(max(f e ) ⁇ diag(f e )), representing the weighting matrix obtained from the experimental modal frequency values, round( ⁇ ), max( ⁇ ), and diag( ⁇ ) respectively Rounding rounding, maximum value operation and diagonal matrix operation
  • the physical meaning of the objective function is: in the range of parameter variation [p l , p u ], find the optimal parameters such that the experimental modal frequency and the analysis modal frequency vector The difference between the two norms is the smallest;
  • the optimization inverse problem is constructed to modify the elastic parameters of the composite finite element model, and the effective elastic parameters are obtained.
  • the present invention provides a method for selecting a parameter group to be modified based on a relative sensitivity matrix of a parameter based on cluster analysis, and establishes a finite element initial analysis model and an experimental model of the composite material plate, and simultaneously constructs a modal frequency target optimization function.
  • the finite element model of the equivalent composite plate structure is modified, which has very important engineering application value.
  • the invention combines numerical simulation, experiment and optimization technology, can correct the material parameters of the composite equivalent finite element model with multi-parameters, and considers the material constitutive relationship parameters selected by the equivalent finite element model, resulting in parameter correction accuracy.
  • the lower problem is to use the relative sensitivity matrix of the parameters to perform cluster analysis, reduce the number of parameters to be modified, improve the stability of the correction program, and provide an accurate composite material based on numerical simulation, experiment and optimization for engineering applications.
  • Method for modifying the parameters of finite element model can be used to use the relative sensitivity matrix of the parameters to perform cluster analysis, reduce the number of parameters to be modified, improve the stability of the correction program, and provide an accurate composite material based on numerical simulation, experiment and optimization for engineering applications.
  • Figure 1 is an equivalent composite sheet structure in the embodiment
  • Figure 2 is a relative sensitivity diagram of the parameter to be corrected
  • Figure 3 is a hierarchical tree diagram of parameters to be corrected
  • Figure 4 is a clustering parameter sensitivity analysis diagram
  • Figure 5 is a flow chart of the method of the present invention.
  • Embodiment A method for modifying a finite element model of a composite structure based on cluster analysis, as shown in FIG. 5, the specific process is as follows:
  • Step 1 Model the composite plate structure by using the shell unit and the solid element to obtain an equivalent finite element model, as shown in Fig. 1, where 1 represents the upper panel shell unit, 2 represents the core layer solid unit, and 3 represents the lower panel.
  • Shell element the initial elastic parameter value of the structure
  • Step 2 Using the kinetic modal experimental technique to obtain the structural experimental modal frequency and mode shape:
  • Step 3 using cluster analysis to group the correction parameters:
  • the hierarchical clustering algorithm is used to classify the parameters with close relative sensitivity distance, so as to obtain the hierarchical clustering tree diagram of elastic parameters, as shown in Figure 3, and then use the distance threshold of 0.2 as the parameter grouping standard, as shown by the dotted line in Figure 2. It is shown that the elastic parameters are grouped. As can be seen from Fig.
  • p j is the j-th set of elastic parameter vectors, Indicates the initial value of the elastic parameter of the jth group, and ⁇ j is the clustering parameter corresponding to the elastic parameter of the jth group; using the sensitivity calculation formula of the clustering parameter, the clustering parameters are selected to determine the clustering parameter to be corrected:
  • S c represents the sensitivity matrix of the clustering parameter
  • ⁇ is the clustering parameter vector
  • the elements of the vector are composed of the clustering parameter ⁇ j ;
  • the clustering parameter with the largest relative sensitivity average value in each parameter is selected for correction.
  • the sensitivity of the clustering parameter obtained is shown in Fig. 4.
  • the sensitivity of the clustering parameters ⁇ 2 and ⁇ 4 is compared with the order of magnitude.
  • the other five clustering parameters are lower, so the final determined band correction parameter is reduced from 15 to 5, which reduces the morbidity in the correction process.
  • Step 4 Using the optimization method to modify the parameters of the equivalent composite finite element model:
  • M represents the modal confidence matrix
  • ⁇ a and ⁇ e represent the analytical and experimental mode shapes, respectively, and finally determine the following target optimization function:
  • p represents the parameter vector to be modified
  • the physical meaning of the objective function is: in the parameter variation range [p l , p u ], find the optimal parameters to make the experimental modal frequency and analysis The two norm of the modal frequency vector difference is the smallest;
  • the optimization inverse problem is constructed to modify the elastic parameters of the composite finite element model, and an accurate and effective finite element analysis model is obtained.

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Abstract

一种基于聚类分析的复合材料结构有限元模型修正方法，建立初始有限元分析模型，测得结构的实验模态频率和模态振型，计算待修正参数的相对灵敏度矩阵，利用分层聚类算法对待修正参数进行参数分组，再对聚类参数进行相对灵敏度分析，选择各参数中相对灵敏度平均值最大的聚类参数进行修正，构造分析模型的模态频率和实测模态频率的残差向量，建立分析模型修正所需的目标函数，构建目标函数的优化反问题对复合材料结构的有限元模型进行修正。所述方法减少待修正参数数量，提高修正程序稳定性，为工程应用提供了一种准确的基于数值模拟、试验和优化相结合的复合材料等效有限元模型参数修正方法。

Description

基于聚类分析的复合材料结构有限元模型修正方法 技术领域
本发明涉及一种复合材料结构，具体涉及一种合材料结构有限元模型修正方法。
背景技术
复合材料结构具有高比强度、高比刚度、耐疲劳等优异性能，广泛应用于航空航天、汽车及船舶工业。但同时由于其材料组分多样，制作工艺复杂，复合材料结构细观材料参数各异。在结构分析及设计的过程中，如果采用复合材料结构的细观分析模型，将大幅增加建模难度，以及产品设计阶段的时间成本。因此建立复合材料结构的有限元分析模型并对其进行模型修正，对提高复合材料结构分析的准确性具有十分重要的意义。
复合材料结构有限元模型通常采用正交各向异性材料，对多层复合材料结构而言，其待修正参数的数量将远多于实验数据，从而产生修正过程中的病态问题。如何在非完备的实测数据的情况下，减少修正过程中参数的同时，得到准确高效的复合材料结构有限元分析模型，已成为亟待解决的实际工程问题。
发明内容
发明目的：本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种基于聚类分析的复合材料结构有限元模型修正方法，利用待修正参数的相对灵敏度矩阵对参数进行聚类分析，通过不完备的实验数据，对多参数的等效复合材料有限元模型进行参数修正的方法，提高了参数修正精度和效率。
技术方案：本发明提供了一种基于聚类分析的复合材料结构有限元模型修正方法，包括以下步骤：
(1)根据复合材料结构几何特征和组分构成，利用正交各向异性的材料关系对实际复合材料结构进行建模，简化细节组分，仅考虑复合材料结构的宏观构型，建立等效的初始有限元分析模型；
(2)根据复合材料结构实际几何参数，建立实验模型，利用动力学模态实验技术，测得结构的实验模态频率和模态振型；
(3)计算待修正参数的相对灵敏度矩阵，利用分层聚类算法对待修正参数进行参数分组，再对聚类参数进行相对灵敏度分析，选择各参数中相对灵敏度平均值最大的聚类参数进行修正；
(4)构造分析模型的模态频率和实测模态频率的残差向量，建立分析模型修正所需的目标函数，构建目标函数的优化反问题对复合材料结构的有限元模型进行修正。
进一步，步骤(2)得到实验模态频率和模态振型的过程包括以下步骤：
2.1)根据复合材料结构的几何参数，建立其实验模型；
2.2)结构测点布置，在结构边界远离模态驻点处选取拾振点；
2.3)用橡胶绳将复合材料结构进行悬挂，定义垂直于悬挂面的方向为Z轴方向，并使其处于自由-自由状态，将加速度传感器固定于所选的拾振点；
2.4)将力锤和加速度传感器分别接入信号采集仪；
2.5)利用动力学试验系统的模态分析模块，设置模态分析参数；
2.6)用力锤依次对结构上的激振点沿Z轴方向施加脉冲力，依次采集每个测点在受到脉冲激励时的输入力与拾振点处输出加速度信号；
2.7)用试验系统的信号分析仪对输入输出信号进行模态参数修正，通过各点频响函数的集总、拟合和修正得到复合材料结构的实测模态频率和模态振型。
进一步，步骤(3)包括以下步骤：
3.1)根据相对灵敏度计算公式，计算模态频率相对于弹性参数的相对灵敏度矩阵：
Figure PCTCN2018083368-appb-000001
式中，S r是相对灵敏度矩阵，f是输出模态频率向量，p是待修正弹性参数向量；
3.2)计算相对灵敏度列向量g α、g β的距离d：
Figure PCTCN2018083368-appb-000002
利用分层聚类算法将相对灵敏度距离接近的参数进行分类，从而得到弹性参数的分层树表达，再利用距离阈值0.2作为参数分组标准，对弹性参数进行分组p＝{p 1；p 2；…；p j}，n 1,n 2,…,n j分别为各组参数的数目，且n 1+n 2+…+n j＝N，N表示弹性参数总数；
3.3)定义聚类参数θ j为第j组弹性参数的相对变化：
Figure PCTCN2018083368-appb-000003
式中，p j为第j组弹性参数向量，
Figure PCTCN2018083368-appb-000004
表示第j组弹性参数初值，θ j为第j组弹参数对应的聚类参数；
利用聚类参数的灵敏度计算公式，对聚类参数进行选取，确定待修正的聚类参数：
Figure PCTCN2018083368-appb-000005
式中，S c表示聚类参数的灵敏度矩阵，θ是聚类参数向量，该向量的元素由聚类参数θ j组成。
进一步，步骤(4)包括以下步骤：
4.1)对所得到的复合材料结构实验模态频率，利用模态置信度MAC确定实验模态振型所对应的各阶分析模态频率，进行模态振型匹配：
Figure PCTCN2018083368-appb-000006
式中，M表示模态置信度矩阵，Φ a和Φ e分别表示分析和实验模态振型，最后确定如下的目标优化函数：
Figure PCTCN2018083368-appb-000007
式中，p为待修正弹性参数向量，J(p)表示目标函数，ε(p)为模态频率f a和模态频率f e构造的残差向量且ε(p)＝f e-f a(p)，Wε＝round(max(f e)·diag(f e))，表示根据实验模态频率值得到的加权矩阵，round(·)、max(·)和diag(·)分别表示四舍五入取整、最大值运算和对角矩阵运算；该目标函数的物理含义是：在参数的变化范围[p l,p u]内，寻找最优化参数使得实验模态频率和分析模态频率向量差的二范数最小；
4.3)基于所构造的目标函数(6)构建优化反问题对复合材料有限元模型的弹性参数进行修正，得到有效的弹性参数。
有益效果：本发明提供了基于聚类分析根据参数的相对灵敏度矩阵进行待修正参数分组选取的方法，建立了复合材料板的有限元初始分析模型和实验模型，同时通过构造模态频率目标优化函数，修正了等效复合材料板结构的有限元模型，具有十分重要的工程应用价值。
本发明结合数值模拟、试验和优化技术，能够修正具有多参数的复合材料等效有限元模型的材料参数，考虑等效有限元模型所选取的材料本构关系参数较多，导致参数修正准确性较低的问题，采用参数的相对灵敏度矩阵进行聚类分析，减少待修正参数数量，提高修正程序稳定性，为工程应用提供了一种准确的基于数值模拟、试验和优化相结合 的复合材料等效有限元模型参数修正方法。
附图说明
图1为实施例中的等效复合材料板结构；
图2为待修正参数相对灵敏度图；
图3为待修正参数分层树状图；
图4为聚类参数灵敏度分析图；
图5为本发明方法的流程图。
具体实施方式
下面对本发明技术方案进行详细说明，但是本发明的保护范围不局限于所述实施例。
实施例：一种基于聚类分析的复合材料结构有限元模型修正方法，如图5所示，具体过程如下：
步骤1，采用壳单元和实体单元对复合材料板结构进行建模，得到等效有限元模型，如图1所示，其中1表示上面板壳单元，2表示芯层实体单元，3表示下面板壳单元，结构初始弹性参数值为
Figure PCTCN2018083368-appb-000008
Figure PCTCN2018083368-appb-000009
步骤2，对利用动力学模态实验技术得到结构实验模态频率和模态振型：
2.1)根据复合材料结构的几何参数，建立其实验模型；
2.2)结构测点布置，在结构边界远离模态驻点处选取拾振点；
2.3)用橡胶绳将复合材料结构进行悬挂，定义垂直于悬挂面的方向为Z轴方向，并使其处于自由-自由状态；用胶水将加速度传感器黏结与所选的边界拾振位置处；
2.4)用连接线将力锤和加速度传感器分别接入信号采集仪的对应接口；
2.5)利用动力学试验系统的模态分析模块，设置模态分析参数；
2.6)用力锤依次对结构上的激振点沿Z轴方向施加脉冲力，依次采集每个测点在受到脉冲激励时的输入力与拾振点处输出加速度信号；
2.7)用试验系统的信号分析仪对输入输出信号进行模态参数修正，通过各点频响函数的集总、拟合和修正得到复合材料结构的实测模态频率f e和模态振型Φ e。
步骤3，利用聚类分析对待修正参数进行分组选择：
3.1)根据相对灵敏度计算公式，计算模态频率相对于弹性参数的相对灵敏度矩阵， 相对灵敏度矩阵计算公式如下：
Figure PCTCN2018083368-appb-000010
式中，S r是相对灵敏度矩阵，f是输出模态频率向量，p是弹性参数向量，得到的弹性参数的相对灵敏度如图2所示；
3.2)聚类分析，根据步骤3.1得到的弹性参数相对灵敏度矩阵，计算相对灵敏度列向量g α，g β的距离d：
Figure PCTCN2018083368-appb-000011
利用分层聚类算法将相对灵敏度距离接近的参数进行分类，从而得到弹性参数分层聚类树状图，如图3所示，再利用距离阈值0.2作为参数分组标准，如图2中虚线所示，对弹性参数进行分组，从图3可以看出，分组情况如下：p＝{p 1；p 2；…；p j}＝{{p 1,p 11}；{p 2,p 3}；{p 4,p 10}；{p 5}；{p 6,p 9,p 12}；{p 7,p 13}；{p 8,p 14,p 15}；}，n 1＝2,n 2＝2,n 3＝2,n 4＝1,n 5＝3,n 6＝2,n 7＝3；
3.3)定义聚类参数θ j为第j组弹性参数的相对变化：
Figure PCTCN2018083368-appb-000012
式中，p j为第j组弹性参数向量，
Figure PCTCN2018083368-appb-000013
表示第j组弹性参数初值，θ j为第j组弹性参数对应的聚类参数；利用聚类参数的灵敏度计算公式，对聚类参数进行选取，确定待修正的聚类参数：
Figure PCTCN2018083368-appb-000014
式中，S c表示聚类参数的灵敏度矩阵，θ是聚类参数向量，该向量的元素由聚类参数θ j组成；
根据相对灵敏度数值大小，选择各参数中相对灵敏度平均值最大的聚类参数进行修正，最终得到的聚类参数灵敏度如图4所示，聚类参数θ 2和θ 4的灵敏度值得数量级相比于其他五个聚类参数较低，故最终确定的带修正参数从15个减少为5个，降低了修正过程中的病态性。
步骤4，利用优化方法对等效复合材料有限元模型进行参数修正：
4.1)根据有限元分析模型得到的模态频率f a和实测模态频率f e构造残差向量ε(p)＝f e-f a(p)；
4.2)确定目标优化函数：根据步骤2得到的实验模态频率和模态振型，利用模态置信度MAC进行模态振型匹配，确定实验模态振型所对应的各阶分析模态频率，
Figure PCTCN2018083368-appb-000015
式中，M表示模态置信度矩阵，Φ a和Φ e分别表示分析和实验模态振型，最后确定如下的目标优化函数：
Figure PCTCN2018083368-appb-000016
式中，W＝round(max(f e)·diag(f e))表示根据实验模态频率值得到的加权矩阵，round(·),max(·)和diag(·)分别表示四舍五入取整，最大值运算和对角矩阵运算，p表示待修正参数向量，该目标函数的物理含义是：在参数的变化范围[p l,p u]内，寻找最优化参数使得实验模态频率和分析模态频率向量差的二范数最小；
4.3)基于所构造的目标函数(19)构建优化反问题对复合材料有限元模型的弹性参数进行修正，得到准确有效的有限元分析模型。

Claims (4)

  1. 一种基于聚类分析的复合材料结构有限元模型修正方法，其特征在于：包括以下步骤：
    (1)根据复合材料结构几何特征和组分构成，利用正交各向异性的材料关系对实际复合材料结构进行建模，简化细节组分，仅考虑复合材料结构的宏观构型，建立等效的初始有限元分析模型；
    (2)根据复合材料结构实际几何参数，建立实验模型，利用动力学模态实验技术，测得结构的实验模态频率和模态振型；
    (3)计算待修正参数的相对灵敏度矩阵，利用分层聚类算法对待修正参数进行参数分组，再对聚类参数进行相对灵敏度分析，选择各参数中相对灵敏度平均值最大的聚类参数进行修正；
    (4)构造分析模型的模态频率和实测模态频率的残差向量，建立分析模型修正所需的目标函数，构建目标函数的优化反问题对复合材料结构的有限元模型进行修正。
  2. 根据权利要求1所述的基于聚类分析的复合材料结构有限元模型修正方法，其特征在于：步骤(2)得到实验模态频率和模态振型的过程包括以下步骤：
    2.1)根据复合材料结构的几何参数，建立其实验模型；
    2.2)结构测点布置，在结构边界远离模态驻点处选取拾振点；
    2.3)用橡胶绳将复合材料结构进行悬挂，定义垂直于悬挂面的方向为Z轴方向，并使其处于自由-自由状态，将加速度传感器固定于所选的拾振点；
    2.4)将力锤和加速度传感器分别接入信号采集仪；
    2.5)利用动力学试验系统的模态分析模块，设置模态分析参数；
    2.6)用力锤依次对结构上的激振点沿Z轴方向施加脉冲力，依次采集每个测点在受到脉冲激励时的输入力与拾振点处输出加速度信号；
    2.7)用试验系统的信号分析仪对输入输出信号进行模态参数修正，通过各点频响函数的集总、拟合和修正得到复合材料结构的实测模态频率和模态振型。
  3. 根据权利要求1所述的基于聚类分析的复合材料结构有限元模型修正方法，其特征在于：步骤(3)包括以下步骤：
    3.1)根据相对灵敏度计算公式，计算模态频率相对于弹性参数的相对灵敏度矩阵：
    Figure PCTCN2018083368-appb-100001
    式中，S r是相对灵敏度矩阵，f是输出模态频率向量，p是待修正弹性参数向量；
    3.2)计算相对灵敏度列向量g α、g β的距离d：
    Figure PCTCN2018083368-appb-100002
    利用分层聚类算法将相对灵敏度距离接近的参数进行分类，从而得到弹性参数的分层树表达，再利用距离阈值0.2作为参数分组标准，对弹性参数进行分组p＝{p 1；p 2；…；p j}，n 1,n 2,…,n j分别为各组参数的数目，且n 1+n 2+…+n j＝N，N表示弹性参数总数；
    3.3)定义聚类参数θ j为第j组弹性参数的相对变化：
    Figure PCTCN2018083368-appb-100003
    式中，p j为第j组弹性参数向量，
    Figure PCTCN2018083368-appb-100004
    表示第j组弹性参数初值，θ j为第j组弹参数对应的聚类参数；
    利用聚类参数的灵敏度计算公式，对聚类参数进行选取，确定待修正的聚类参数：
    Figure PCTCN2018083368-appb-100005
    式中，S c表示聚类参数的灵敏度矩阵，θ是聚类参数向量，该向量的元素由聚类参数θ j组成。
  4. 根据权利要求1所述的基于聚类分析的复合材料结构有限元模型修正方法，其特征在于：步骤(4)包括以下步骤：
    4.1)对所得到的复合材料结构实验模态频率，利用模态置信度MAC确定实验模态振型所对应的各阶分析模态频率，进行模态振型匹配：
    Figure PCTCN2018083368-appb-100006
    式中，M表示模态置信度矩阵，Φ a和Φ e分别表示分析和实验模态振型，最后确定如下的目标优化函数：
    Figure PCTCN2018083368-appb-100007
    式中，p为待修正弹性参数向量，J(p)表示目标函数，ε(p)为模态频率f a和模态频率f e构造的残差向量且ε(p)＝f e-f a(p)，Wε＝round(max(f e)·diag(f e))，表示根据实验模态 频率值得到的加权矩阵，round(·)、max(·)和diag(·)分别表示四舍五入取整、最大值运算和对角矩阵运算；该目标函数的物理含义是：在参数的变化范围[p l,p u]内，寻找最优化参数使得实验模态频率和分析模态频率向量差的二范数最小；
    4.3)基于所构造的目标函数(6)构建优化反问题对复合材料有限元模型的弹性参数进行修正，得到有效的弹性参数。
PCT/CN2018/083368 2017-07-13 2018-04-17 基于聚类分析的复合材料结构有限元模型修正方法 WO2019011026A1 (zh)

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CN201710568512.1A CN107357992B (zh) 2017-07-13 2017-07-13 基于聚类分析的复合材料结构有限元模型修正方法
CN201710568512.1 2017-07-13

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