王紅巖,崔海濤
(南京航空航天大學能源與動力學院,江蘇省航空動力系統(tǒng)重點實驗室,南京 210016)
眾所周知,復合材料具有可設計性、高比強度、大比模量等諸多優(yōu)點,因此在航空航天、建筑、船舶、汽車等領域得到了快速而廣泛的應用,目前這些領域?qū)Σ牧陷p量化的迫切要求也極大的推動了復合材料結(jié)構(gòu)優(yōu)化等方面的快速發(fā)展。層合結(jié)構(gòu)材料亦是如此,研究人員通過進行其進行合理的參數(shù)優(yōu)化設計,能夠達到在減輕質(zhì)量的同時,保證材料的強度、疲勞等力學性能不下降,甚至能夠得到進一步提升。
從近些年的研究成果來看,復合材料的強度和疲勞壽命已經(jīng)進行了大量試驗研究[1-6],復合材料層合結(jié)構(gòu)的鋪層優(yōu)化方法研究中,Erdal等[7]提出了一種新的二維復合結(jié)構(gòu)優(yōu)化設計方法,采用了直接模擬退化算法,每一層的纖維取向作為設計變量,目標在于極大限度地提高復合材料的屈曲承載能力。Kazemi,M.等[8]介紹了平面的極坐標表示方法,提出了三種優(yōu)化方法,一種是無約束優(yōu)化,另外兩種是彎曲剛度和彈性模量約束。孫秦等[9]以層合板經(jīng)典力學理論為依據(jù),推導出層合板彎曲剛度是關于鋪向角的線性疊加函數(shù),構(gòu)造出關于彎曲剛度參數(shù)的優(yōu)化模型來控制優(yōu)化鋪層順序。
侯玉品等[10]通過對復合材料層合結(jié)構(gòu)優(yōu)化參數(shù)進行可行域分析,隨后對鋪層參數(shù)與纖維分布參數(shù)進行聯(lián)合分析,并確定了聯(lián)合優(yōu)化模型以及具體的優(yōu)化方法。姜封國[11]首先基于強度理論建立復合材料面內(nèi)破壞與分層破壞的安全余量公式,并進行了可靠性分析,最后基于改進遺傳算法對復合材料層合結(jié)構(gòu)進行了參數(shù)優(yōu)化。柯俊等[12]采用權(quán)重系數(shù)變換和混合的方法對遺傳算法進行了改進,并將其運用于復合材料參數(shù)優(yōu)化中去,使得材料的性能達到最優(yōu)。陸振玉[13]等提出了改進的自適應遺傳算法,其交叉和變異算子能在迭代過程中根據(jù)種群的迭代收斂趨勢進行適應度調(diào)整。孫士平等[14]以層合板基頻、頻率帶隙為優(yōu)化目標,以給定基頻和帶隙為約束條件,鋪層角度和層數(shù)為兩種離散鋪層變量,提出了一種自適應模擬退化 (SA)改進算法。Zehnder N[15]介紹一種采用遺傳算法來全局優(yōu)化層合復合材料的方法,通過優(yōu)化帆船的剛度來驗證該方法的可行性。Lin C[16]通過對遺傳算法進行部分改進,使得算法在進行層合結(jié)構(gòu)優(yōu)化時,計算時間縮短、效率提高。可見遺傳算法在層合結(jié)構(gòu)的優(yōu)化過程中越來越受關注。
國內(nèi)外學者對復合材料層合結(jié)構(gòu)的鋪層優(yōu)化分析中,將強度和疲勞壽命作為約束,通過改變鋪層角度和鋪層數(shù),以減輕質(zhì)量,降低成本,提高性能的優(yōu)化分析在所查閱的文獻中還鮮有發(fā)現(xiàn)。
本文基于以上討論,研究了復合材料層合結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化設計問題,首先是通過對其具體結(jié)構(gòu)以及鋪層方式的分析,建立了復合材料層合結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型,確定優(yōu)化變量、目標函數(shù)以及約束條件;并在此基礎上對精英保留自適應度的遺傳算法進行改進與重新設計,并將改進遺傳算法與具體優(yōu)化模型想結(jié)合;最后結(jié)合具體算例,并基于VC++與ANSYS聯(lián)合仿真平臺對其進行鋪層參數(shù)優(yōu)化設計,以驗證本文所提出來的優(yōu)化方法的可行性。
確定鋪層設計變量X,即鋪層角度和θ層數(shù)x作為設計變量 X=(θ,x), 其中,θ∈ (0°, ± 45°,90°),x∈[xmin,xmax],xmin=8,xmax=32。
選擇層合板的質(zhì)量作為目標函數(shù),如式 (1)所示,通過減少鋪層數(shù)達到減輕層合板質(zhì)量的目標。
式中,其中C表示單層板質(zhì)量。
P為結(jié)構(gòu)靜強度,Pref為設計要求強度下限。N為結(jié)構(gòu)疲勞壽命,Nref為設計要求疲勞壽命下限。為了保證材料在其他方向的力學性能,要求每種鋪層角度θ至少占總鋪層數(shù)10%,鋪層角度在0°,±45°,90°中選取,要求±45°鋪層成對鋪設,對稱鋪設。鋪層方式如圖1。
圖1 層合結(jié)構(gòu)鋪層方式
本文首先研究精英保留自適應遺傳算法的整個設計過程,并加以改進,然后將其應用于復合材料層合板鋪層參數(shù)優(yōu)化問題求解。通過深入研究ANSYS軟件的調(diào)用方法,發(fā)現(xiàn)ANSYS軟件具有批處理的功能,可實現(xiàn)模塊化對ANSYS程序的調(diào)用,而VC++也可以實現(xiàn)系統(tǒng)調(diào)用的方式來執(zhí)行ANSYS的批處理模式,因此在優(yōu)化過程中,基于Visual Studio軟件平臺利用C++語言編寫遺傳優(yōu)化算法,采用系統(tǒng)命令以批處理的方式來打開并調(diào)用ANSYS對所建立的有限元模型進行分析計算,算出其實際強度與疲勞值,優(yōu)化過程流程圖如圖2。
圖2 優(yōu)化程序框圖
1)遺傳編碼。通過分析層合板的結(jié)構(gòu)特點,為使得鋪層數(shù)和鋪層角度同時優(yōu),本文提出一種整數(shù)編碼方式來對遺傳算法進行編碼,編碼優(yōu)化過程中用染色體編碼串表示鋪層變化方式。
2)產(chǎn)生初始種群。根據(jù)給定的種群規(guī)模Num,隨機分配一組個體。
3)適應度值。個體的優(yōu)劣程度依據(jù)個體適應度值判斷。操作過程中,被保留并進行下一步操作的個體具有較大的適應度值,被淘汰的個體適應度值往往較小。
4)遺傳操作。標準遺傳算法中算子包括選擇、交叉、變異,本文通過對標準遺傳算法進行深入研究,引用新方法即精英保留策略,該方法有助于遺傳算法收斂到全局最優(yōu)解,為提高計算效率,本文交叉概率Pc和變異概率Pm采用自適應度控制方式。
PC0初始交叉概率,Pm0為初始變異概率,F(xiàn)max為種群的最大適應度,F(xiàn)av為平均適應度。Fi為第i個個體的適應度。本文做如下假設:Pc和Pm均與 (Fmax-Fav)成反比,因為當Fmax與Fav接近時,種群趨于收斂,應增大Pc和Pm的值;反之,則說明種群的多樣性較強,應減小Pc和Pm的值。其次,假設Pc和Pm與Fmax-Ft的值成正比,以防止優(yōu)良基因結(jié)構(gòu)遭到破壞,必須使適應度大的解有較小的Pc和Pm。Pc和Pm的選取不僅依賴于Fmax-Ft的變化,而且與每個個體的適應度Fi也有關,即有公式 (3)、(4)。
5)判斷是否達到收斂條件,若達到收斂條件終止計算;否則重復步驟3) ~5)。
本文利用編寫的優(yōu)化程序?qū)秃喜牧蠈雍习暹M行鋪層參數(shù)優(yōu)化分析,分別采用單約束優(yōu)化模型和雙約束優(yōu)化模型。層合板的受力如圖3所示。
圖3 層合復合材料平板受載示意圖
材料為T300/BMP316復合材料層合板,單層板寬0.05 m,長0.1 m,厚0.125 mm。復合材料層合板的初始鋪層為32層,質(zhì)量為 0.3356 kg,鋪層方式為 [02/±45/02/±45/903/02/±45/0]S。靜強度值為 668 Mpa,在應力比 R=0.1,疲勞載荷σ=80%σb, (σ=534 MPa)作用下,疲勞壽命為94000。
主要針對選用T300/BMP-316碳纖維樹脂基復合材料,層合板鋪層數(shù)20,單層厚度為0.125 mm,鋪層方式為[±45/02/-45/90/02/45/0]s。利用理論預測模型計算其靜強度和疲勞壽命值,并將理論預測所得值與文獻[2]中試驗值進行對比。
表2 強度預測值和實驗值比較
表1為靜強度預測結(jié)果與試驗值對比,靜強度預測結(jié)果中,預測誤差小于8%,說明本文預測理論具有可行性。
圖4 疲勞壽命預測值與實驗值對比圖
表2為疲勞壽命預測值和實驗值對比表,由圖4可知,所有預測值均在三倍誤差代以內(nèi),說明該模擬預測有效。
參數(shù)設置:種群規(guī)模50,最大進化代數(shù)為10初始交叉概率和變異概率分別為0.7和0.008,以601.25 Mpa(初始鋪層的強度值σ=90%σb)強度值和94000(在應力比R=0.1,疲勞載荷σ=80%σb作用下求得的)疲勞壽命值作為約束條件,進行優(yōu)化分析。并對不同約束狀況下的優(yōu)化結(jié)果進行對比。優(yōu)化結(jié)果如表3、4、5所示。
表3 疲勞壽命預測值和實驗值比較
表3為強度單一約束優(yōu)化結(jié)果,共計算了7代,隨著進化代數(shù)增加,層數(shù)在逐漸減少,在鋪層數(shù)降為12層時,適應度值收斂,連續(xù)三代為2.67,優(yōu)化結(jié)束。通過分析優(yōu)化結(jié)果可以知道,與初始鋪層相比,優(yōu)化后層合板層數(shù)減少了20層,質(zhì)量減少0.209 kg,并且強度大于初始層合板靜強度值,這表明在滿足強度約束的情況下,層合板質(zhì)量下降了62.4%,優(yōu)化效果明顯。
表4為疲勞壽命單一約束優(yōu)化結(jié)果,共計算了5代,隨著進化代數(shù)的增加,層數(shù)逐漸減少,降為12層時,適應度值收斂為2.67,優(yōu)化結(jié)束。與初始鋪層相比,層數(shù)減少20層,質(zhì)量減少了0.209 kg,最優(yōu)鋪層的疲勞壽命值為94 200,表明滿足疲勞壽命約束94 000的情況下,層合板質(zhì)量下降了62.4%,優(yōu)化效果明顯。并計算了最優(yōu)鋪層方式對應的強度值為587.5 MPa。
表4 強度單一約束優(yōu)化結(jié)果
表5為強度和疲勞壽命雙約束的優(yōu)化結(jié)果,共進化5代,在第3代時開始收斂,適應度值收斂為2.29,最優(yōu)鋪層為14層,層數(shù)減少了18層,質(zhì)量減少了0.1 886 kg,最優(yōu)鋪層的強度值613.125 MPa和疲勞壽命值94 300均大于給定約束的靜強度和疲勞壽命值,其中最優(yōu)鋪層層數(shù)14,與表3和表4單一約束優(yōu)化結(jié)果中最優(yōu)鋪層層數(shù)12相比,層數(shù)多了2層,說明優(yōu)化計算中強度和疲勞壽命兩種約束均起到作用,在強度和疲勞壽命均滿足約束條件的情況下,質(zhì)量減少了56.2%,優(yōu)化效果明顯。雙約束條件下的最優(yōu)鋪層強度和疲勞壽命值均大于單強度約束所得的最優(yōu)鋪層強度值603.75 MPa和單疲勞壽命約束最優(yōu)鋪層的疲勞壽命值94 200,說明雙約束優(yōu)化結(jié)果力學性能更優(yōu)。
圖5為三種不同約束條件下的進化代數(shù)與質(zhì)量關系,強度單一約束最優(yōu)質(zhì)量為0.126 kg,疲勞壽命單一約束最優(yōu)鋪層質(zhì)量為0.126 kg,強度和疲勞壽命雙約束下最優(yōu)鋪層質(zhì)量為0.147 kg,可知強度和疲勞壽命雙約束條件下的最優(yōu)鋪層層數(shù)要多于強度單一約束和疲勞壽命單一約束下的最優(yōu)鋪層數(shù)。疲勞壽命單一約束優(yōu)化結(jié)果對應的鋪層求得相應強度值為587.5 MPa,與強度和疲勞壽命雙約束優(yōu)化結(jié)果相比強度值要低25.625 MPa,可知雙約束下求得的最優(yōu)鋪層力學性能更好。
表5 疲勞壽命單一約束優(yōu)化結(jié)果
表6 強度和疲勞壽命雙約束優(yōu)化結(jié)果
圖5 不同約束下質(zhì)量隨進化代數(shù)變化對比
1)本文開展了層合復合材料強度和疲勞壽命預測方法研究,基于逐漸累積損傷分析方法,建立了碳纖維樹脂基復合材料層合結(jié)構(gòu)強度和疲勞壽命預測模型,對試件進行強度和疲勞壽命預測并將預測結(jié)果與試驗結(jié)果對比。結(jié)果表明:試件的強度預測誤差值在8%以內(nèi),試件的疲勞壽命預測值均在三倍誤差帶以內(nèi),驗證了預測模型的合理性。通過對改進遺傳算法和參數(shù)化有限元技術的研究,提出了考慮強度和疲勞壽命影響的復合材料層合結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法。本文提出的優(yōu)化方法針對層合結(jié)構(gòu)鋪層參數(shù)屬于離散型變量優(yōu)化提出了聯(lián)合整數(shù)編碼,為了能快速準確求出最優(yōu)解提出了精英保留策略、交叉和變異自適應度策略。
2)本文提出了考慮強度和疲勞壽命影響的層合復合材料鋪層參數(shù)優(yōu)化方法。以強度和疲勞壽命值作為約束條件,以鋪層參數(shù) (鋪層角度和層數(shù))作為設計變量,以質(zhì)量為優(yōu)化目標,基于Visual Studio和ANSYS軟件平臺,編寫了優(yōu)化程序,該優(yōu)化方法經(jīng)過算例驗證能夠有效的實現(xiàn)考慮強度和疲勞壽命影響的層合結(jié)構(gòu)優(yōu)化分析。
3)對層合板進行優(yōu)化分析,結(jié)果顯示:在強度單一約束90%σb條件下優(yōu)化后的結(jié)構(gòu)質(zhì)量下降了62.4%,最優(yōu)鋪層對應的強度值為603.75 Mpa;在疲勞壽命單一約束94 000約束條件下優(yōu)化后的結(jié)構(gòu)質(zhì)量降低了62.5%,最優(yōu)鋪層對應的疲勞壽命為94 200;在強度80%σb和疲勞壽命94 000雙約束下優(yōu)化后的質(zhì)量降低了56.2%,最優(yōu)鋪層對應的強度值為613.125 Mpa,疲勞壽命為94300。結(jié)果顯示雙約束條件下優(yōu)化所得最優(yōu)鋪層對應的強度和疲勞壽命值均大于單一約束條件下的對應值,可知雙約束優(yōu)化所得的最優(yōu)鋪層力學性能更好。