張 旭，李召暄，李 偉

（1. 天津工業(yè)大學(xué)天津市現(xiàn)代機(jī)電裝備技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，天津 300387；2. 天津城建大學(xué)能源與安全工程學(xué)院，天津 300384）

0 引 言

葉片旋轉(zhuǎn)過(guò)程中受到重力、離心力和氣動(dòng)力的耦合作用，某些位置會(huì)產(chǎn)生較大的應(yīng)力應(yīng)變集中，從而降低風(fēng)力機(jī)的可靠性和壽命[1-3]?？招谋”诮Y(jié)構(gòu)的葉片多采用玻璃纖維增強(qiáng)復(fù)合材料，可通過(guò)內(nèi)部結(jié)構(gòu)和纖維鋪層的優(yōu)化設(shè)計(jì)來(lái)提高其強(qiáng)度和剛度[4-5]。此外，作為最主要?jiǎng)恿?lái)源的氣動(dòng)力是隨風(fēng)速時(shí)刻變化的。因此，準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)地提取氣動(dòng)力并進(jìn)行多種荷載作用下葉片的結(jié)構(gòu)幾何參數(shù)和復(fù)合材料鋪層的優(yōu)化，對(duì)保障風(fēng)力機(jī)安全、穩(wěn)定運(yùn)行具有重要的理論指導(dǎo)意義和工程應(yīng)用價(jià)值。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者在風(fēng)力機(jī)葉片結(jié)構(gòu)優(yōu)化方面取得了一系列研究進(jìn)展。Jureczko 等[6]和Barnes 等[7]采用遺傳算法進(jìn)行水平軸風(fēng)力機(jī)葉片多準(zhǔn)則優(yōu)化，通過(guò)改變鋪層厚度、主梁寬度和腹板參數(shù)以減輕葉片質(zhì)量。Hu 等[8]和Zhu 等[9]以降低材料成本和葉片重量為設(shè)計(jì)目標(biāo)，結(jié)合有限元分析和進(jìn)化算法優(yōu)化水平軸風(fēng)力機(jī)葉片的鋪層參數(shù)及主梁寬度等。Sun 等[10-12]利用遺傳算法和有限元法、Albanesi 等[13-14]將遺傳算法與逆有限元法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合進(jìn)行水平軸風(fēng)力機(jī)葉片的鋪層優(yōu)化。廖猜猜等[15]以獲得最大一階揮舞頻率為設(shè)計(jì)目標(biāo)，優(yōu)化水平軸風(fēng)力機(jī)葉片主梁帽的鋪層厚度及位置。馮消冰等[16]以水平軸風(fēng)力機(jī)葉片層壓板的強(qiáng)度最大為設(shè)計(jì)目標(biāo)，利用遺傳算法優(yōu)化鋪層角度。汪泉等[17]基于粒子群算法和有限元法優(yōu)化水平軸風(fēng)力機(jī)葉片的主梁位置和層合板厚度。田德等[18]和陳進(jìn)等[19-20]約束水平軸風(fēng)力機(jī)葉片的最大變形、振動(dòng)頻率、強(qiáng)度等，采用粒子群算法進(jìn)行鋪層優(yōu)化。

上述研究都是針對(duì)水平軸風(fēng)力機(jī)葉片進(jìn)行，但垂直軸風(fēng)力機(jī)憑借氣動(dòng)性能良好、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、成本較低、便于安裝等優(yōu)點(diǎn)一直是研究的熱點(diǎn)。尚彬彬[21]建立了一種H型垂直軸風(fēng)力機(jī)葉片桁架結(jié)構(gòu)模型，并優(yōu)化內(nèi)部框架結(jié)構(gòu)及蒙皮鋪層。徐秩[22]根據(jù)剖面剪流理論優(yōu)化了H 型垂直軸風(fēng)力機(jī)葉片的腹板位置，并應(yīng)用遺傳算法對(duì)優(yōu)化后的葉片進(jìn)行鋪層順序及厚度的優(yōu)化。然而，目前對(duì)于考慮時(shí)變載荷效應(yīng)的葉片結(jié)構(gòu)優(yōu)化并未涉及。本文應(yīng)用解析法和有限元法研究構(gòu)件發(fā)生彎曲變形時(shí)的結(jié)構(gòu)特性，建立采用有彎度尖尾緣翼型的H 型垂直軸風(fēng)力機(jī)葉片有限元模型；利用FLUENT 計(jì)算葉片表面瞬態(tài)壓力分布，基于FSI 映射方法提取實(shí)時(shí)變化的氣動(dòng)力；對(duì)粒子群算法進(jìn)行改進(jìn)，采用改進(jìn)的算法對(duì)多種荷載耦合作用時(shí)葉片的結(jié)構(gòu)參數(shù)和材料鋪層進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)。

1 彎曲構(gòu)件結(jié)構(gòu)性能的理論與有限元分析

H 型垂直軸風(fēng)力機(jī)復(fù)合材料葉片的約束和受力與外伸梁類(lèi)似，且層合板是復(fù)合材料的基本構(gòu)造形式。因此，通過(guò)層合板理論和Tsai-Wu 強(qiáng)度準(zhǔn)則[16]求出外伸梁彎曲變形下各層的應(yīng)力分量和強(qiáng)度比，并與有限元結(jié)果比較分析。

1.1 應(yīng)力分量和強(qiáng)度比計(jì)算

復(fù)合材料層合板第g 層偏軸應(yīng)力應(yīng)變關(guān)系式為

式中N、M 為層合板橫截面單位長(zhǎng)度所受的內(nèi)力、內(nèi)力矩，N/mm、N；A、B、D 分別為面內(nèi)、耦合、彎曲的剛度矩陣，N/mm、N、N·mm。

利用坐標(biāo)轉(zhuǎn)換得到纖維向正軸應(yīng)力分量為

式中 σ1、σ2為正軸正應(yīng)力，MPa；τ12為正軸剪應(yīng)力，MPa；m = cosα , n= sin α，α 為偏軸與正軸之間的夾角，rad。

根據(jù)Tsai-Wu 強(qiáng)度準(zhǔn)則，強(qiáng)度比R 表達(dá)式為

1.2 梁彎曲變形的理論與有限元分析

建立20 mm×4 mm×2 mm 的長(zhǎng)方體梁幾何模型（圖 1a），采用單軸向玻璃布進(jìn)行0°、90°、90°、0°的鋪層[10]，各層厚度均為0.5 mm。梁受到繞X 軸的內(nèi)力矩而發(fā)生彎曲時(shí)，式（2）左端的內(nèi)力矩只有Mx，其余量均為0，取Mx=20 N·mm。將材料強(qiáng)度參數(shù)代入式（3）和（4），計(jì)算得到應(yīng)力分量和強(qiáng)度比的解析解。同時(shí)，建立該梁的有限元模型，約束X=5 mm、15 mm 處節(jié)點(diǎn)的自由度，耦合X=20 mm 處Y 方向的轉(zhuǎn)動(dòng)位移以避免層間出現(xiàn)剪切力，施加繞X 軸的內(nèi)力矩Mx=20 N·mm（圖 1b），對(duì)模型進(jìn)行靜力分析得到應(yīng)力分量和強(qiáng)度比的有限元解。解析法與有限元法的結(jié)果如表1，比較分析可知橫向、縱向、剪切應(yīng)力以及強(qiáng)度比的平均誤差分別為 0.002 4%、0.000 2%、0、0.000 3%，表明ANSYS 建模過(guò)程中鋪層和約束方法以及仿真結(jié)果的正確性。

圖1 梁的幾何模型和有限元模型 Fig.1 Geometry model and finite element model of beam

表1 梁彎曲變形下應(yīng)力分量和強(qiáng)度比的解析解和 有限元解 Table 1 Analytical and finite element results of stress component and strength ratio of beam under the bending deformation

2 FSI 映射氣動(dòng)載荷計(jì)算

準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)獲得氣動(dòng)力對(duì)葉片的結(jié)構(gòu)特性分析至關(guān)重要，且考慮彎度效應(yīng)的NACA0021 翼型尖尾緣改型能提高葉片的氣動(dòng)性能。因此，構(gòu)建有彎度的尖尾緣翼型，利用FLUENT 計(jì)算新翼型葉片的表面壓力，并基于FSI（Fluid Structure Interaction）映射方法提取氣動(dòng)力。

2.1 研究對(duì)象

應(yīng)用氣動(dòng)設(shè)計(jì)理論對(duì)采用NACA0021 翼型的100 W H 型垂直軸風(fēng)力機(jī)3 葉片風(fēng)輪進(jìn)行幾何尺寸設(shè)計(jì)，基本參數(shù)如下[23]：額定風(fēng)速v=7 m/s，額定轉(zhuǎn)速n=200 r/min，尖速比λ=1.777，風(fēng)輪直徑d=1.188 929 112 m，葉片長(zhǎng)度l=1.307 822 023 m，翼型弦長(zhǎng)c=0.313 503 278 m。利用坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)變換和縮放橫縱坐標(biāo)系數(shù)進(jìn)行NACA0021 改型（圖2a），得到尖尾緣翼型NACA0021S，并使翼型中弧線(xiàn)位于風(fēng)輪圓周上，獲得有彎度的翼型NACA0021SC（圖 2b）。

原翼型某控制點(diǎn)T 的橫、縱坐標(biāo)kx 和ky 為

式中ρ 為OT 的長(zhǎng)度，m；θ 為OT 與x 軸的夾角，rad；k= 1,2，分別表示上、下翼面。

圖2 翼型的改型與增加彎度圖 Fig.2 Modification and increasing camber for airfoil

式中h 為尾緣厚度，m； j 為上翼面尾緣厚度與鈍尾緣厚度的比值；c 為翼型弦長(zhǎng)，m。

為保證改型后翼型的弦長(zhǎng)、最大相對(duì)厚度及位置不變，將上、下翼面旋轉(zhuǎn)后的橫坐標(biāo)分別乘以cosβ 和cosφ，縱坐標(biāo)分別減去和加上，獲得尖尾緣翼型坐標(biāo)

2.2 數(shù)值計(jì)算模型

采用GAMBIT 軟件生成風(fēng)輪的幾何模型、計(jì)算域及網(wǎng)格。計(jì)算域由2 個(gè)靜域和1 個(gè)旋轉(zhuǎn)域組成（圖3a），靜域1 是直徑為d-3c 的圓柱體1，靜域2 是22d×10d×l的長(zhǎng)方體和直徑為d+3c 的圓柱體2 之間的區(qū)域，旋轉(zhuǎn)域是圓柱體1 和2 之間的區(qū)域，各區(qū)域的長(zhǎng)度均為l。風(fēng)輪的旋轉(zhuǎn)中心O1距離計(jì)算域的左、前、上邊界分別為10d、5d、0.5l，3 個(gè)翼型的氣動(dòng)中心均位于風(fēng)輪的圓周上，相鄰氣動(dòng)中心之間的中心角為120°。

旋轉(zhuǎn)域中葉片頂端面翼型線(xiàn)段JI 和IJ 均按照雙向連續(xù)增長(zhǎng)率為1.02 的方式布置150 個(gè)節(jié)點(diǎn)，利用同樣的方式處理其他兩個(gè)葉片；2 個(gè)靜域中線(xiàn)段AB、BC、CD、DA 以及內(nèi)外圓周分別均勻布置50、20、50、20、80、120個(gè)節(jié)點(diǎn)；采用共10 層的邊界層進(jìn)行翼型近壁面加密，首層網(wǎng)格高度為0.000 2 m，增長(zhǎng)率為1，由內(nèi)向外劃分；定義2 個(gè)尺寸函數(shù)，進(jìn)行旋轉(zhuǎn)域加密和靜域2 稀疏處理。采用非結(jié)構(gòu)三角形網(wǎng)格進(jìn)行上表面網(wǎng)格離散化，通過(guò)掃略命令生成體網(wǎng)格（圖3b、3c）。計(jì)算域的左、右兩側(cè)面分別為速度進(jìn)流和壓力出流邊界，靜域2 的前、后、上、下面和靜域1 的上、下面均采用對(duì)稱(chēng)邊界，旋轉(zhuǎn)域的上、下面和葉片表面均為動(dòng)壁無(wú)滑移邊界條件，靜域和旋轉(zhuǎn)域之間用interface 定義連接。

圖3 風(fēng)輪的計(jì)算域及網(wǎng)格 Fig.3 Computational domain and mesh of wind wheel

在FLUENT 中，采用Realizable k-ε 湍流模型，壓力和速度耦合方程采用SIMPLE 算法，各方程離散處理均采用二階迎風(fēng)格式[24]。入口額定風(fēng)速為7 m/s，出口壓力為零。為確保數(shù)值計(jì)算充分收斂，相鄰周期內(nèi)扭矩系數(shù)的偏差小于1%，連續(xù)分量、速度分量、k 和ε 的收斂準(zhǔn)則均為10-5。

2.3 網(wǎng)格無(wú)關(guān)性和適應(yīng)性

以文獻(xiàn)[25]中的3 葉片H 型垂直軸風(fēng)力機(jī)為例，當(dāng)旋轉(zhuǎn)域尺寸函數(shù)增長(zhǎng)率分別取1.15、1.20、1.30，即網(wǎng)格數(shù)分別為3 565 920、2 918 720、2 346 400 時(shí)，計(jì)算扭矩系數(shù) Cm。根據(jù)風(fēng)能利用率，獲得尖速比λ 為2.70 時(shí)風(fēng)輪的瞬態(tài)及平均 CP值，并與試驗(yàn)結(jié)果比較分析（圖 4a）。由圖4a 可知，3 種網(wǎng)格數(shù)下， CP的瞬態(tài)值具有相同的周期性變化規(guī)律，在角度為90°、210°、331°位置附近最大，31°、151°、270°位置附近最??；CP的平均值分別為0.352 47、0.343 47、0.320 07，并隨著網(wǎng)格數(shù)減少而減小，且網(wǎng)格數(shù)為2 346 400 時(shí)計(jì)算結(jié)果最接近試驗(yàn)值0.300 67。因此，選擇2 346 400網(wǎng)格數(shù)計(jì)算不同尖速比下風(fēng)輪的 CP平均值（圖4b）。由圖4b 可知，數(shù)值和試驗(yàn)結(jié)果均隨著尖速比增大而先增后減，大部分λ 下誤差在10%以?xún)?nèi)。由于數(shù)值計(jì)算忽略了垂直軸風(fēng)力機(jī)的支撐結(jié)構(gòu)和氣動(dòng)彈性的影響，且湍流模型無(wú)法提供自然的湍流粘度，故兩者存在一定的誤差。

2.4 FSI 映射方法加載氣動(dòng)力

FSI 映射方法的步驟為：利用FLUENT 軟件計(jì)算葉片表面壓力分布，通過(guò)FSI Mapping-surface 命令讀取任意瞬時(shí)的有限元模型信息，并與FLUENT 中的信息匹配，進(jìn)而映射氣動(dòng)力轉(zhuǎn)換成APDL 語(yǔ)言，得到輸出文件。在ANSYS 軟件中讀取該文件，將氣動(dòng)力加載在網(wǎng)格單元上，實(shí)現(xiàn)FLUENT 和ANSYS 間的實(shí)時(shí)壓力傳遞。

圖4 網(wǎng)格無(wú)關(guān)性及適應(yīng)性驗(yàn)證 Fig.4 Verification of mesh independence and adaptability

3 葉片有限元模型

葉片的截面結(jié)構(gòu)如圖5a 所示，采用ANSYS 軟件建立葉片的幾何模型并進(jìn)行復(fù)合材料鋪層。鋪層材料選用單軸向玻璃布、雙軸向玻璃布、三軸向玻璃布、膠衣布和泡沫[14]，分別用UT、BT、TT、FT、GT 表示。根據(jù)鋪層規(guī)則[22]，葉片的前緣、主梁、尾緣、腹板的初始鋪層順序及層數(shù)分別為 FT+TT+3UT+TT、FT+TT+BT+ 3UT+BT+TT、FT+TT+3UT+GT、2BT+GT+2BT，鋪層角度均為0°，葉片質(zhì)量為2.50 kg，網(wǎng)格劃分如圖5b所示。90°方位角下葉片的表面壓力分布如圖6a 所示，基于FSI 映射方法獲得氣動(dòng)力，通過(guò)ACEL 命令定義重力加速度 9.80 m/s2、OMEG 命令定義角速度20.93 rad/s，以施加重力和離心力，如圖 6b 所示。

圖5 葉片的截面結(jié)構(gòu)及網(wǎng)格模型 Fig.5 Cross section and mesh model of blade

圖6 葉片表面的重力、離心力和氣動(dòng)力力 Fig.6 Gravity, centrifugal force and aerodynamic load on the blade surface

4 優(yōu)化模型建立

4.1 目標(biāo)函數(shù)

高強(qiáng)度和輕量化是小型H 型垂直軸風(fēng)力機(jī)葉片的發(fā)展方向[11]。因此，以葉片的總質(zhì)量最小和層合板強(qiáng)度比最大值最大為設(shè)計(jì)目標(biāo)

式中X 為優(yōu)化變量； mblade為葉片質(zhì)量，kg；R 為強(qiáng)度比；λ1、 λ2為權(quán)值系數(shù)，。

4.2 優(yōu)化變量

表2 優(yōu)化變量的初值及變化范圍 Table 2 Initial values and change ranges of optimal variables

4.3 約束條件

葉片與葉臂連接處容易產(chǎn)生應(yīng)力集中，應(yīng)使優(yōu)化后葉片的最大應(yīng)力值σmax 小于初始最大應(yīng)力值σ0、最大變形量maxd 小于初始最大變形量 d0

4.4 改進(jìn)粒子群算法

粒子群算法具有全局尋優(yōu)、程序簡(jiǎn)單且易實(shí)現(xiàn)、精度高等優(yōu)點(diǎn)，但局部尋優(yōu)能力和穩(wěn)定性差。學(xué)習(xí)因子 c1、能使粒子避免陷入局部極值，而慣性權(quán)重w 的引入可加大粒子的搜索范圍并提高全局尋優(yōu)能力。w 和 c1、 c2的穩(wěn)定性條件為[26]

基于此，通過(guò)慣性權(quán)重余弦自適應(yīng)和學(xué)習(xí)因子動(dòng)態(tài)調(diào)整來(lái)改進(jìn)粒子群算法，w 和 c1、 c2的表達(dá)式為

式中，t 為當(dāng)前迭代次數(shù)，maxt 為最大迭代次數(shù)。

將改進(jìn)的粒子群算法與有限元法相結(jié)合，進(jìn)行多種載荷耦合下100 W H 型垂直軸風(fēng)力機(jī)葉片的結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)，流程圖如圖7 所示。粒子群算法參數(shù)為：種群數(shù)量為20，變量維數(shù)為11，最大迭代次數(shù)為200。

圖7 葉片結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)流程圖 Fig.7 Flow chart of the blade structure optimization design

5 計(jì)算結(jié)果及分析

分別針對(duì)90°、180°、270°、360°方位角下單葉片以及風(fēng)輪進(jìn)行氣動(dòng)力、重力和離心力耦合作用下多目標(biāo)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，研究?jī)?yōu)化前后葉片的質(zhì)量、應(yīng)力、應(yīng)變、位移、強(qiáng)度比倒數(shù)的變化規(guī)律。以90°方位角下單葉片優(yōu)化為例，迭代歷程如圖8 所示。可以看出，當(dāng)?shù)?0 次時(shí)，目標(biāo)函數(shù)已趨于收斂且優(yōu)化效果明顯。表3 為單葉片位于不同方位角時(shí)以及風(fēng)輪的優(yōu)化結(jié)果。

5.1 單葉片優(yōu)化結(jié)果分析

將優(yōu)化結(jié)果帶入葉片的參數(shù)化模型并進(jìn)行靜力分析，如圖9 所示?？梢钥闯觯瑔稳~片在90°、180°、270°、360°方位角下優(yōu)化后質(zhì)量減小程度不同，分別為13.70%，11.85%，8.09%，9.60%；最大應(yīng)力和應(yīng)變?cè)诟鞣轿唤窍戮泻艽蟪潭冉档停曳謩e在90°和180°方位角時(shí)降幅最大，為20.71%和23.77%；最大位移的降幅在360°方位角時(shí)最大，90°方位角時(shí)次之，分別為9.34%和6.58%，其余方位角下變化很??；強(qiáng)度比倒數(shù)的降幅在180°方位角下達(dá)到9.38%，270°、360°方位角下均不到5%。這些說(shuō)明葉片的應(yīng)力集中現(xiàn)象減弱，應(yīng)變和變形減小，強(qiáng)度增大，結(jié)構(gòu)性能提高。

圖8 90°方位角下單葉片的結(jié)構(gòu)優(yōu)化迭代歷程 Fig.8 Iteration process of the single blade structure optimization at the 90° azimuth

表3 單葉片位于不同方位角時(shí)以及風(fēng)輪的優(yōu)化結(jié)果 Table 3 Optimization results of single blade at different azimuth and wind wheel

圖9 單葉片優(yōu)化前后的結(jié)構(gòu)性能對(duì)比 Fig.9 Structural performance comparison of single blade before and after optimization

5.2 風(fēng)輪優(yōu)化結(jié)果分析

對(duì)采用優(yōu)化后參數(shù)構(gòu)建的風(fēng)輪進(jìn)行靜力分析和結(jié)構(gòu)性能對(duì)比，如圖 10 和圖11 所示。風(fēng)輪優(yōu)化后的質(zhì)量為6.94 kg，相比優(yōu)化前的7.50 kg 減小了7.51%。由圖10可知，優(yōu)化后風(fēng)輪的最大位移略有減小，為1.90%，但分布規(guī)律一致；最大應(yīng)力和應(yīng)變?nèi)猿霈F(xiàn)在葉片與葉臂的連接處，分別減小8.50%和20.20%，應(yīng)力集中現(xiàn)象減弱。由圖 11可知，葉片1（90o方位）的應(yīng)力、應(yīng)變和位移的最大值在風(fēng)輪優(yōu)化前后均最大，葉片3（330o方位）次之，葉片2（210o方位）最小。風(fēng)輪優(yōu)化后，葉片1、2、3 的應(yīng)力最大值分別減小8.50%、9.16%、8.76%；應(yīng)變最大值的降幅均很大，分別為20.20%、20.48%、20.46%；位移最大值均略有減小，分別為1.97%、2.40%、2.26%；強(qiáng)度比倒數(shù)最大值分別減小16.11%、16.55%、16.33%。這些說(shuō)明各葉片的強(qiáng)度均有不同程度地提高，風(fēng)輪抵抗變形和破壞的能力增強(qiáng)。

圖10 風(fēng)輪優(yōu)化前后的位移、應(yīng)力分量和應(yīng)變分量 Fig.10 Displacement, stress component and strain component before and after the wind wheel optimization

圖11 風(fēng)輪優(yōu)化前后各葉片的結(jié)構(gòu)性能對(duì)比 Fig.11 Structural performance comparison of each blade before and after the wind wheel optimization

6 結(jié) 論

1）采用FLUENT 軟件計(jì)算葉片表面的壓力分布，通過(guò)FSI 映射方法獲得氣動(dòng)力并施加在結(jié)構(gòu)的網(wǎng)格單元上，實(shí)現(xiàn)了FLUENT 和ANSYS 間氣動(dòng)力的傳遞。

2）利用學(xué)習(xí)因子動(dòng)態(tài)調(diào)整和慣性權(quán)重余弦自適應(yīng)改進(jìn)了粒子群算法。

3）90°、180°、270°、360°方位角下單葉片以及風(fēng)輪在進(jìn)行多種荷載耦合作用下的多目標(biāo)結(jié)構(gòu)優(yōu)化后，單葉片在各方位角下質(zhì)量分別減小13.70%、11.85%、8.09%、9.60%，最大應(yīng)力和最大應(yīng)變的降幅分別在90°和180°方位角下高達(dá)20.71%和23.77%，最大位移的降幅在90°和360°方位角下較大且為6.58%和9.34%，強(qiáng)度比倒數(shù)在180°方位角下減小最多且為9.38%；風(fēng)輪的質(zhì)量減小7.51%，最大的應(yīng)力和應(yīng)變分別減小8.50%和20.20%，最大位移僅減小1.90%，強(qiáng)度比倒數(shù)的最大值減小16.11%，即應(yīng)力集中現(xiàn)象減弱，變形減小，強(qiáng)度增大，從而使結(jié)構(gòu)性能增強(qiáng)。