直升机蜂窝夹芯板穿孔损伤的修理优化

为更好地完成直升机蜂窝夹芯板穿孔损伤的修理,开展了相关研究。首先建立蜂窝夹芯板有限元模型,并借助Python编程语言实现参数化建模,同时用压缩试验验证建模的准确性;结合NSGA-II遗传算法,集成建立ABAQUS有限元软件与modeFRONTIER多目标优化软件的工作流程,选取直径Φ30 mm和直径Φ60 mm穿孔损伤进行讨论,通过优化修理补片铺层的大小、角度、层数,得出各自实际最佳修理优化方案。结果表明:蜂窝夹芯板有限元分析结果的准确性高;修理优化的工作流程可较快得出直升机蜂窝夹芯板穿孔损伤的实际最佳修理优化方案;在满足强度要求的前提下,优化显著减少了修理结构重量。

基于PSO的方案阶段修理级别优化方法

提出一种方案阶段装备修理级别的优化方法,在缺少系统外场可更换单元构型信息的情况下,对基层级和基地级多个保障站点的送修比进行优化设计。首先分析方案设计阶段修理级别优化建模影响因素,包括装备可用度和维修费用;然后建立可用度和期望备件短缺数的转化关系,以系统库存短缺期望为目标函数,以维修费用为约束,构建修理级别的优化模型,用粒子群算法求解优化模型,并设计算法;最后以某装备的修理级别分析为例,验证模型的正确性和算法的有效性,充分证明了在方案阶段实施修理级别的优化设计,对后续阶段装备及其保障系统的设计和分析都具有重要的指导作用。

蜂窝夹芯板贯穿孔损伤修理容限上限确定方法

为确定蜂窝夹芯板贯穿孔损伤能修与不能修理的理论界限(即修理容限上限),提出了一种基于参数化建模与遗传算法搜索的修理容限上限确定方法。首先采用ABAQUS有限元软件创建蜂窝夹芯板贯穿孔损伤修理分析模型,其中使用Hashin失效准则分析复合材料面板的损伤起始与扩展,并在修理铺层与母板间设置了cohesive内聚力单元,以预测修理结构的强度。同时开展了无损伤、含穿透损伤、修理板的对比压缩试验,验证有限元模拟结果的准确性。在此基础上,采用Python编程语言对结构修理模型进行参数化建模,并与基于NSGA-II遗传算法的modeFRONTIER优化软件进行集成,快速搜索出优化修理方案,再采用二分法最终确定蜂窝夹芯板贯穿孔损伤的修理容限上限。结果表明:蜂窝夹芯板修理分析模型的预测结果与试验值吻合较好,证明了建模方法的准确性;参数化建模结合遗传算法的方法能够快速确定蜂窝夹芯板贯穿孔损伤的修理容限上限,可大幅度减少计算工作量。

组合算法综合决策的装备修理级别优化模型

在现实装备的维修中,针对发生故障的器材需选择经济与高效的维修级别进行维修,但往往这一问题受诸多因素的影响。为此,结合现有的成果,从定性和定量的角度,利用决策流图法给出了某型装备器材的多级维修流程,并分别构建了包含经济性和非经济性指标在内的多目标优化模型,利用TOPSIS和遗传算法的组合算法对模型进行求解,确定最优决策方案,最终通过实例仿真验证了方法的良好效果,为装备的维修保障提供了参考。