纤维缠绕结构的一种可靠性优化设计方法研究

将纽曼级数展开的蒙特卡罗随机有限元应用于具有随机因素的纤维缠绕结构的应力求解;然后利用蒙特卡罗直接比较法和蔡希尔（Tsai-Hill）失效判据给出该结构的可靠性算式。最后建立了此类结构的可靠性优化设计迭代式，并给出一算例。

电磁炮纤维缠绕约束结构多目标优化

通过复合材料的经典层合板理论与坐标变换,简化材料模型,避免了复杂的复合材料铺层建模。为了解决电磁炮纤维缠绕约束结构的多目标优化问题,提出一种改进型免疫克隆布谷鸟多目标优化算法(Multi-objective Improved Immune Clonal Cuckoo Algorithm,MOIICCA)。通过对ZDT1~ZDT3测试函数的100组仿真计算,验证了MOIICCA的准确性,并利用反世代距离(Inverted Generational Distance,IGD)评价指标来度量MOIICCA的性能。通过引入深度神经网络(Deep Neural Network,DNN),以646组电磁炮有限元计算结果为训练集,训练出满足工程使用要求的DNN代理模型来代替有限元仿真,提高了多目标优化的计算效率。最后利用MOIICCA对电磁炮纤维缠绕约束结构进行多目标优化,得到符合多目标优化要求的Pareto解集。IGD结果表明:MOIICCA相比于多目标粒子群优化算法和非支配排序遗传算法具有更高的计算精度和计算效率且在高维问题求解时更具优势,测试的时间结果也表明MOIICCA可以在更短的时间内求解得到质量更优的Pareto解集。前10组Pareto解的结果表明,电磁炮纤维缠绕约束结构的碳纤维层1主要以提高环向强度为主、碳纤维层2主要以平衡环向强度与轴向刚度为主。

损伤识别在车用储氢容器模态试验中的应用

针对车用高压储氢容器的复合纤维缠绕结构在其使用过程中的安全问题,开展了体积为0.074m3车用纤维缠绕储氢容器的模态试验研究。根据完好容器、反复充装引起的桶身轻微损伤和疲劳破裂两种疲劳损伤状态容器的模态分析,探讨了基于模态参数进行损伤识别的可行性。研究表明,无论是轻微损伤还是疲劳破裂状态,局部的疲劳裂纹对损伤前后的频响函数有一定影响但并不敏感,无法基于频率响应函数判定损伤是否发生并确定损伤位置,但基于损伤前后振型比较可以实现损伤判定并预测损伤位置。该研究为确定车用储氢结构的在线损伤识别奠定了实践基础。

一种球形复合材料压力容器设计方法研究

创造性地将“通用双公式”模型嵌入到纤维缠绕层网格理论中,解决了因传统网格理论无法准确模拟纤维纱片在高纬度球壳处的重叠现象而带来的纤维层结构设计安全裕度大、结构效率低的问题。基于新方法理论,以球形复合材料气瓶为例,分别从外形尺寸、纤维层重量和强度三个方面验证了新设计方法的准确性和先进性,并采用C#语言开发了一套球形复合材料压力容器(COPV)纤维缠绕层结构设计软件,以提高设计效率,普及新设计方法。