基于BP网络的蜂窝铝芯力学性能预测与灵敏度分析

以蜂窝铝芯几何结构参数对其面内等效性能影响为研究对象,将正交试验和均匀化理论与有限元相结合来获得数据样本,建立了蜂窝铝芯几何结构参数与其等效弹性性能参数之间复杂非线性映射关系的网络模型,并利用贝叶斯正则化算法,实现了BP神经网络对蜂窝铝芯力学性能的预测。在较少样本数据的情况,可以较高精度地预测胞元结构参数对蜂窝铝芯等效性能的影响规律。提取该BP模型中各层的权值,运用Garson算法得到各结构参数对蜂窝铝芯等效力学性能影响程度的灵敏度系数,结果表明灵敏度分析可评估结构参数对等效力学性能的影响,可为蜂窝铝芯设计提供参考。

大型风机叶片复合材料的三维拓扑优化设计

为实现大型风机叶片的轻量化,对纤维增强风机叶片复合材料进行三维拓扑优化设计。首先,基于均匀化理论,将碳纤维增强风机叶片复合材料等效为等效均质体,预测其宏观等效力学性能;然后,以单元相对密度为设计变量、实体材料总体积分数为约束条件、等效宏观弹性矩阵主对角线分量或分量的加权组合为目标函数建立优化模型。采用固体各向同性材料惩罚模型(SIMP)建立设计变量和宏观弹性模量之间的关系,采用灵敏度过滤技术和优化准则法控制材料的分布。在MATLAB平台上编写了相应程序,对大型风机叶片复合材料进行三维拓扑优化,计算得出不同优化目标下的三维最优结构。数值结果表明了该优化模型的正确性和有效性,为实现风机叶片结构轻质高强设计提供了一种参考。