高温环境下螺栓联接结构的模型修正问题研究

发布时间：2017-09-08 19:16

  本文关键词：高温环境下螺栓联接结构的模型修正问题研究

  更多相关文章： 有限元模型修正 代理模型 优化算法 高温环境分级思想 螺栓联接刚度识别

【摘要】：近年来,以提高仿真精度为目的有限元模型修正技术得到了科技和工业应用领域的广泛关注并且取得了迅猛的发展。同时,考虑到真实结构常常会面临复杂的高温环境,研究温度场作用下的有限元模型修正问题也变得十分必要。传统动力学模型修正多是直接对设计参数进行修正,但是当热环境介入时,由于很多设计参数都会受到温度场的影响,客观上也增加了高温环境模型修正的难度。鉴于此,本文引入分级修正的方法,在得到稳态温度分布的基础上再进行结构动力学场修正。文章首先介绍了三种常见的代理模型RSM经典响应面、RBF径向基函数以及SVM支持向量机的基本理论与构造方法,分析了各自的优缺点和适用性。然后系统阐述了两种优化算法,遗传算法和自适应加权法。遗传算法同时从解空间的多个区域搜索最优解,避免了算法陷入局部最优解的可能性。自适应加权法主要用于多目标优化问题,作为传统加权组合法的延伸,它可以将最优解集拓展到Pareto前沿的非凸区域,给出均匀分布的Pareto前沿。对于高温环境下的模型修正问题,本文基于分级修正的方法,分别构造关于热参数和结构动力学参数的代理模型,然后将代理模型结合优化算法把修正问题转化为优化问题进行处理。随后采用高温环境中的螺栓联接模型来验证以上修正方法的有效性,研究结果显示,以上修正方法有效可用。
【关键词】：有限元模型修正 代理模型 优化算法 高温环境分级思想 螺栓联接刚度识别
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TH131.3
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 注释表10-11
• 第一章 绪论11-18
• 1.1 引言11-12
• 1.2 国内外发展现状12-16
• 1.2.1 模型修正国内外发展现状12-15
• 1.2.2 温度场作用下的螺栓联接件国内外研究现状15-16
• 1.3 本文的主要研究目标16
• 1.4 本文主要的研究内容与章节安排16-18
• 第二章 代理模型构造方法18-40
• 2.1 引言18-19
• 2.2 代理模型构造方法19-24
• 2.2.1 RSM经典响应面代理模型19-20
• 2.2.2 RBF径向基函数代理模型20-22
• 2.2.3 SVM支持向量机代理模型22-24
• 2.3 试验设计方法24-26
• 2.3.1 FFD全面析因设计24
• 2.3.2 CCD中心复合设计24-25
• 2.3.3 LHD拉丁超立方设计25-26
• 2.4 代理模型精度评价26
• 2.5 数值算例26-38
• 2.6 本章总结38-40
• 第三章 基于代理模型技术的有限元模型修正40-52
• 3.1 引言40-41
• 3.2 基于代理模型进行修正的基本流程41-42
• 3.3 设计变量的归一化42-43
• 3.4 目标函数的选取43-44
• 3.5 优化算法介绍44-47
• 3.5.1 遗传算法44-45
• 3.5.2 自适应加权法45-47
• 3.6 优化求解47-48
• 3.7 再入飞行器模型修正48-51
• 3.7.1 模型介绍48
• 3.7.2 设计变量和目标函数选择48-49
• 3.7.3 单目标函数修正49-50
• 3.7.4 多目标函数修正50-51
• 3.8 本章总结51-52
• 第四章 高温环境有限元模型修正的基本理论52-58
• 4.1 引言52-53
• 4.2 高温环境下的模型修正常规方法53
• 4.3 分级修正的思想53-54
• 4.4 分级修正的步骤54-55
• 4.4.1 温度场修正54-55
• 4.4.2 结构动力学场修正55
• 4.5 分级修正的流程图55-56
• 4.6 本章总结56-58
• 第五章 高温环境下的螺栓联接件修正58-72
• 5.1 引言58
• 5.2 螺栓联接真实模型58-60
• 5.3 BUSH单元模拟螺栓联接60-61
• 5.3.1 BUSH单元介绍60
• 5.3.2 BUSH单元等效模拟螺栓弹性联接60-61
• 5.4 高温环境螺栓联接模型修正过程61-65
• 5.4.1 温度场修正61-64
• 5.4.2 结构场修正64-65
• 5.5 螺栓联接模型各方向刚度随温度场的变化65-71
• 5.6 本章总结71-72
• 第六章 总结与展望72-74
• 6.1 本文的主要工作与贡献72-73
• 6.2 本文的后续工作与展望73-74
• 参考文献74-78
• 致谢78-79
• 在学期间的研究成果及发表的学术论文79

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 刘苏苏;孙立民;;支持向量机与RBF神经网络回归性能比较研究[J];计算机工程与设计;2011年12期

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 桂冰;结构动力模型修正的数学理论与方法[D];南京航空航天大学;2005年

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本文编号：815834