版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
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
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于粒子群算法的復(fù)合材料可靠性優(yōu)化設(shè)計(jì).pdf
- 基于粒子群算法的剛架結(jié)構(gòu)的優(yōu)化.pdf
- 粒子群優(yōu)化算法粒子群優(yōu)化算法簡介
- 基于粒子群算法的油船結(jié)構(gòu)優(yōu)化研究.pdf
- 基于粒子群算法的鋼管混凝土減震框架優(yōu)化研究.pdf
- 粒子群優(yōu)化算法粒子群優(yōu)化算法簡介
- 基于免疫粒子群優(yōu)化算法的結(jié)構(gòu)動力模型修正.pdf
- 基于粒子群優(yōu)化算法的結(jié)構(gòu)參數(shù)及損傷識別.pdf
- 基于最小生成樹拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)粒子群優(yōu)化算法.pdf
- 基于粒子群優(yōu)化算法的結(jié)構(gòu)有限元模型修正.pdf
- 基于粒子群優(yōu)化算法的無功優(yōu)化及規(guī)劃.pdf
- 基于粒子群算法的結(jié)構(gòu)損傷檢測.pdf
- 基于分級的粒子群優(yōu)化算法研究.pdf
- 基于網(wǎng)格優(yōu)化粒子群算法的研究.pdf
- 基于免疫算法的粒子群優(yōu)化算法的研究.pdf
- 基于Baldwin效應(yīng)粒子群優(yōu)化算法的研究.pdf
- 基于粒子群算法的綜合無功協(xié)調(diào)優(yōu)化.pdf
- 基于粒子群算法的組網(wǎng)優(yōu)化問題研究.pdf
- 基于粒子群優(yōu)化算法的圖像分割研究.pdf
- 粒子群及量子行為粒子群優(yōu)化算法的改進(jìn)研究.pdf
評論
0/150
提交評論