2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、纖維增強(qiáng)復(fù)合材料框架結(jié)構(gòu)(以下簡稱復(fù)合材料框架結(jié)構(gòu)),因其具有高比強(qiáng)度、高比剛度、抗疲勞以及易于拆卸等優(yōu)點(diǎn),而被廣泛應(yīng)用于航空航天、船舶及汽車等領(lǐng)域。當(dāng)外界激振力頻率與結(jié)構(gòu)固有頻率接近時(shí),往往因共振將導(dǎo)致結(jié)構(gòu)變形過大,甚至發(fā)生破壞。因此,工程上一般可通過提高結(jié)構(gòu)的固有頻率進(jìn)而改善結(jié)構(gòu)的動力響應(yīng)特性。因此,本文研究中以基頻最大化以及前幾階頻率之和(前3階或前5階)最大化為優(yōu)化目標(biāo),對復(fù)合材料框架結(jié)構(gòu)的動力性能進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì)。
  首

2、先,考慮到以纖維纏繞角為設(shè)計(jì)變量時(shí),復(fù)合材料梁的剛度是關(guān)于各層纏繞角的復(fù)雜三角函數(shù),將導(dǎo)致優(yōu)化問題目標(biāo)函數(shù)呈現(xiàn)多個(gè)局部極值的特點(diǎn)。傳統(tǒng)基于梯度信息的優(yōu)化算法在求解該類優(yōu)化問題時(shí),往往收斂于初始點(diǎn)附近的局部最優(yōu)解,難以找到符合工程要求的理想優(yōu)化解。因此,本文將具有全局尋優(yōu)能力的粒子群算法(Particle SwarmOptimization,PSO)用于復(fù)合材料框架結(jié)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計(jì)中。以纖維纏繞角為設(shè)計(jì)變量,分別開展了以基頻最大化與前幾階頻

3、率之和最大化為目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化設(shè)計(jì),研究了連續(xù)纖維纏繞角對結(jié)構(gòu)動力頻率性能的影響。
  其次,當(dāng)設(shè)計(jì)變量為連續(xù)纖維纏繞角度時(shí),圓整后的優(yōu)化結(jié)果中存在大量如2°、9°等的纏繞角度。包含過多的此類纖維纏繞角度將顯著地增加優(yōu)化結(jié)果的制造成本??紤]到航空航天工程中的復(fù)合材料制造工藝,纏繞角度通常為離散角度的組合,如-45°,0°,45°和90°等。因此,本文考慮上述工程中常用的離散纏繞角度作為設(shè)計(jì)變量,分別以基頻最大化/前幾階頻率之和最大化

4、為目標(biāo),針對復(fù)合材料框架結(jié)構(gòu)的動力頻率性能,基于二進(jìn)制編碼的離散粒子群算法,開展了離散纖維纏繞角度的優(yōu)化設(shè)計(jì)。
  最后,為充分發(fā)揮復(fù)合材料框架結(jié)構(gòu)在結(jié)構(gòu)構(gòu)型與材料纏繞參數(shù)兩個(gè)幾何層級上的可設(shè)計(jì)性優(yōu)勢,開展了復(fù)合材料框架結(jié)構(gòu)構(gòu)型與材料纏繞參數(shù)一體化的優(yōu)化設(shè)計(jì)。具體優(yōu)化計(jì)算中,以結(jié)構(gòu)構(gòu)型參數(shù)(如復(fù)合材料框架中每根管件的內(nèi)半徑)和材料纏繞參數(shù)(如纖維纏繞角度、單層中纖維含量)為設(shè)計(jì)變量,以框架結(jié)構(gòu)總體積、總纖維含量為約束函數(shù),分別以基

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