一种复合材料航空发动机大尺寸叶片铺丝路径生成方法

    公开(公告)号:CN118332724A

    公开(公告)日:2024-07-12

    申请号:CN202410444777.0

    申请日:2024-04-12

    Abstract: 一种复合材料航空发动机大尺寸叶片铺丝路径生成方法。具体地,本发明提供了一种基于应力信息的大尺寸复合材料航空发动机叶片的自动铺丝路径生成方法,包括以下部分:(1)本发明采用有限元软件(如Abaqus,Ansys等)对复合材料航空发动机大尺寸叶片进行静应变分析,得到叶片的承载信息;(2)对于叶片铺层建立参数三角网格曲面,在网格曲面上基于承载信息设计初始铺放路径,基于纤维曲率限制进行初始路径的优化;(3)基于网格曲面设计并生成满铺路径,通过重计算方法处理满铺路径丝束无法达到边界的问题;(4)基于多目标优化,针对生成的满铺路径进行优化,让满铺路径可以符合全局的承载信息以及可铺放性;本发明解决了现有大尺寸复合材料航空发动机叶片铺丝路径设计简单,单一的初始路径无法兼顾全局的承载信息以及生产性能的问题。

    一种定/变刚度夹芯板的仿真模型及其建模方法

    公开(公告)号:CN117436314A

    公开(公告)日:2024-01-23

    申请号:CN202311558684.2

    申请日:2023-11-21

    Abstract: 本发明属于复合材料有限元建模领域,具体涉及一种定/变刚度夹芯板的仿真模型及其建模方法。本发明的定/变刚度夹芯板的仿真模型包括铺放路径数学模块,复合材料层合面板二次开发参数化建模模块;双壁厚蜂窝夹芯二次开发细节建模模块;有限元装配模块,用以将变刚度层合面板和蜂窝芯子细节模型进行装配,以生成新型复合材料变刚度夹芯板模型。本发明对原线性变角度函数进行优化,提出周期线性延拓纤维角度变化函数数学模型,以解决初始线性变角度纤维轨迹设计参数有限的问题,在周期线性延拓纤维角度变化函数的基础上,利用Python对ABAQUS进行二次开发,解决了目前有限元软件手动逐个单元赋予角度,效率低,无法直接建立变角度铺层的问题。

    一种碳纤维复合材料一体化牵引梁的拓扑优化设计

    公开(公告)号:CN119167516A

    公开(公告)日:2024-12-20

    申请号:CN202411162114.6

    申请日:2024-08-22

    Abstract: 一种碳纤维复合材料一体化牵引梁的拓扑优化设计,涉及车体优化设计技术领域。具体地,本发明构建碳纤维复合材料一体化牵引梁有限元模型,提取网格单元结点构建位移函数和柔度矩阵,得到应力集中分布情况。构建不同目标函数和约束条件的碳纤维复合材料一体化牵引梁数学优化模型,基于最佳优化结果对牵引梁进行几何重构,采用平滑滤波算法去除最终结果的不规则曲线和分散单元。再通过有限元模拟分析在具体工况下对几何重构前后的牵引梁进行静力学分析。本发明所述的一种碳纤维复合材料一体化牵引梁的拓扑优化设计可用于轨道交通碳纤维复合材料车体的减重和刚度优化设计,实现材料的去除,达到轻量化和降低制造成本的目的。

    一种融合应力评价函数的变刚度层合板铺放轨迹生成方法

    公开(公告)号:CN119885550A

    公开(公告)日:2025-04-25

    申请号:CN202411744774.5

    申请日:2024-11-29

    Abstract: 一种融合应力评价函数的变刚度层合板铺放轨迹生成方法。具体地,本发明提供了一种基于应力信息的变刚度层合板自动铺丝路径生成方法,包括以下部分:(1)本发明采用有限元软件对复合材料层合板进行静应变分析,得到构件的承载信息;(2)建立铺丝头运动模型,并通过对丝束曲率阈值限制及铺层初始铺放方向,限制机器人速度采样区间的可行域;(3)针对复合材料自动纤维铺放改进动态窗口法的评价函数,引入主应力方向与路径方向偏差、路径局部曲率阈值、目标方向评价函数;(4)利用改进评价函数的动态窗口法生成层合板的最优铺放轨迹,并将轨迹满铺;本发明解决了现有变刚度层合板铺放轨迹设计简单,单一的初始路径无法发挥丝束性能的问题。

    一种复合材料风扇叶片铺层设计优化方法

    公开(公告)号:CN119004908A

    公开(公告)日:2024-11-22

    申请号:CN202411162197.9

    申请日:2024-08-22

    Abstract: 一种复合材料风扇叶片铺层设计优化方法。具体地,本发明采用有限元软件对复合材料扇叶在实际工况下进行力学性能分析,得到扇叶的变形量、固有频率与铺层角度组合的数据库,采用机器学习方法广义回归神经网络构建铺层角度组合与结构响应之间的代理模型,并利用相关系数确定代理模型的准确性,随后采用第二代非支配排序遗传NSGA‑II多目标优化算法结合代理模型优化结构最大变形量和共振裕度,获取铺层角度组合的Pareto最优解集,获得优化后的复合材料扇叶铺层设计。本发明所述的复合材料扇叶铺层设计优化方法可用于发动机风扇叶片扇叶的铺层设计优化领域,为铺层数量多且尺寸变化大的复合材料扇叶提供了一种高效的设计方法,使得复合材料扇叶具有理想的结构刚度和动态特性。

    一种有限元分析与机械学习耦合预测大尺寸叶片的温度和固化度的方法

    公开(公告)号:CN118965910A

    公开(公告)日:2024-11-15

    申请号:CN202411204411.2

    申请日:2024-08-29

    Abstract: 一种有限元分析与机械学习耦合预测大尺寸叶片的温度和固化度的方法。具体的,本发明采用abaqus有限元软件构建复合材料大尺寸叶片温度场有限元模型,基于FILM子程序(Define surface‑based nonuniform film coefficient)和DISP子程序(Specify prescribed boundary conditions)定义温度场边界条件,并添加DFLUX(Define nonuniform distributed flux in heat transfer analysis)定义内热源,采用复合材料大尺寸叶片分区域固化,得到复合材料大尺寸叶片温度场的温度和固化度变化情况。采集复合材料大尺寸叶片固化温度和固化度,分别建立温度和固化度数据集,并划分为训练集和测试集。建立串联LSTM(Long Short‑Term Memory)神经网络,将温度场温度、内热源温度和时间作为第一个LSTM神经网络的输入,预测点的温度作为第一个LSTM神经网络的输出;将预测点的温度作为第二个LSTM神经网络的输入,预测点的固化度作为输出。采用灰狼优化算法,对LSTM进行优化,得到最佳网络超参数值。然后将测试集中数据输入到LSTM神经网络中进行预测,得到预测的数据。本发明所述的一种有限元分析与机械学习耦合预测大尺寸叶片的温度和固化度的方法可用于快速预测温度和固化度动态变化,有助于及时调整热压罐的输入参数,确保产品质量。

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