非均质点阵结构材料性能快速预测方法研究

随着智能设计方法和先进制造技术的快速发展,高端装备呈现出智能化、轻量化、多功能化、仿生化和制造一体化等发展趋势。虽然点阵结构具有轻质高强、减振降噪、抗冲击吸能等优异性能,然而其一直存在微观建模复杂且性能表征分析耗时的难题。为此,本文提出了一种基于切割水平集的非均质点阵微结构建模与数据驱动的材料性能快速预测方法。首先,每个微结构原型由一个水平集函数隐式表示,多个微结构原型组成一个复合点阵微结构,通过改变微结构原型的类型和数量可组合成多种非均质微结构构型。然后,采用均匀化理论计算点阵微结构的等效弹性矩阵并生成数据集,并通过神经网络建立其切割高度变量到等效弹性矩阵与体积分数之间的映射,所得代理模型可快速预测出点阵微结构的材料性能参数,从而替代昂贵的均匀化计算。实验结果表明,本文提出的预测方法可精确表征非均质点阵微结构,构建的代理模型可大幅减少点阵微结构性能计算成本,且具有较高的精度和鲁棒性。