【摘 要】
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蜂窝梁由于具有轻质高强、结构合理、便于布线、外形美观等优点,在工程建设中应用越来越广泛,通过对蜂窝梁的优化设计,提高蜂窝梁稳定性能、降低成本是值得深究的课题。由于蜂窝梁结构复杂,影响其性能指标的参数较多,且挠度、应力等性能指标求解困难,传统的蜂窝梁优化方法一般基于某些试验或理论计算,仅采用控制变量法单独优化蜂窝梁的部分设计参数,难以实现全部尺寸的同时优化。为了获取蜂窝梁的最佳设计参数,本文研究采用
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蜂窝梁由于具有轻质高强、结构合理、便于布线、外形美观等优点,在工程建设中应用越来越广泛,通过对蜂窝梁的优化设计,提高蜂窝梁稳定性能、降低成本是值得深究的课题。由于蜂窝梁结构复杂,影响其性能指标的参数较多,且挠度、应力等性能指标求解困难,传统的蜂窝梁优化方法一般基于某些试验或理论计算,仅采用控制变量法单独优化蜂窝梁的部分设计参数,难以实现全部尺寸的同时优化。为了获取蜂窝梁的最佳设计参数,本文研究采用试验设计、代理模型以及多目标优化设计相结合的方法实现蜂窝梁的优化。首先采用最优拉丁超立方采样设计获取样本点,借助有限元分析软件ANSYS Workbench获取样本点对应的性能指标;然后,基于已有的样本点及其对应性能指标,采用Kriging代理模型拟合设计变量与性能指标之间响应关系;最后,基于已建立的设计参数与性能指标之间的响应关系,采用多目标遗传算法获取最佳设计参数。通过优化,在满足许用应力的前提下,使蜂窝梁的质量和最大变形都有明显降低。不仅提高了蜂窝梁的稳定性,而且降低了蜂窝梁的成本。本文的亮点:在基于代理模型的多目标优化设计过程中,如何采用代理模型拟合满足精度要求的响应面是整个优化过程的关键。若被优化对象结构较为复杂,需要在整个设计空间内添加细化点,逐渐提高代理模型的精度。本研究采取了从初始采样点、验证点及Pareto解中同时获取细化点的方法。获取的原则包括非支配解的挑选及尺寸干涉点的剔除。通过此种方法,能够同时实现代理模型在感兴趣区域的细化以及误差风险区域的验证,从而准确的拟合设计参数与性能指标之间的响应关系。本研究取得的主要成果如下:将复杂的蜂窝梁结构进行关联尺寸设置以及尺寸干涉点剔除,确保生成的蜂窝梁有限元模型真实有效。通过理论计算和有限元分析的方法对蜂窝梁性能指标进行了分析,证明了所建立的有限元模型是真实有效的,有限元分析结果是可靠的,为后续蜂窝梁优化中有限元的求解奠定了基础。研究了基于代理模型的多目标优化理论,包括试验设计、常用代理模型以及多目标优化算法等,为基于代理模型的蜂窝梁优化设计提供了理论支撑。应用最优拉丁超立方采样设计、Kriging代理模型以及多目标遗传算法对圆孔型蜂窝梁进行了优化设计,分别从样本点、验证点以及Pareto解中优选细化点,实现代理模型的全局和局部更新,基于满足精度要求的响应关系,采用多目标遗传算法获得了多组优化解。本研究提出的基于代理模型的蜂窝梁优化设计方法可为其他复杂结构的优化设计提供参考,尤其是较难建立显示表达式的复杂结构的多目标优化问题。图[46]表[20]参[80]
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