纤维褶皱是纤维增强复合材料及其结构制造过程中的一种典型缺陷,它会使复合材料层合结构的力学性能显著降低,尤其是压缩强度。因此对含纤维褶皱层合板的压缩失效进行分析和预测尤为重要。本文运用有限元数值模拟和BP神经网络方法,对含纤维褶皱的复合材料层合板在压缩载荷下的弹塑性渐进损伤进行分析,并研究纤维褶皱特征参数对其损伤演化及压缩强度的影响规律。本文的主要工作及研究结论如下:(1)考虑基体的弹塑性效应并基于La RC05损伤判据,建立纤维增强复合材料的三维弹塑性损伤模型。该损伤模型考虑了纤维拉伸、基体拉伸/压缩、纤维扭结/劈裂及分层损伤等多种失效模式。在基体损伤分析中,结合黄金搜索法与反插值法,提出一种可快速求解基体断裂面角度的改进方法,其计算效率较遍历法提升10倍以上。(2)基于所建立的三维弹塑性损伤模型,对含褶皱的多向铺设层合板在轴向压缩下的损伤演化进行了数值分析。结果表明,三维弹塑性损伤模型不仅能很好地描述复合材料压缩失效过程中的非线性行为,并且对含褶皱层合板的损伤位置及压缩强度的预测比已有文献模型的预测更为精确;层合板的压缩强度随着最大褶皱角的增大近似线性下降,当最大褶皱角为11.4°时,其压缩强度约为无褶皱层合板的68%;层合板的主控失效模式随着最大褶皱角的增大,由纤维扭结转变为分层损伤;对于褶皱程度低的层合板,基体的塑性效应对其损伤演化及强度的影响非常显著,在压缩失效分析中不能忽略。(3)基于所建立的三维弹塑性损伤模型,对含褶皱单向层合板的偏轴压缩进行了数值分析。数值分析发现,随着最大褶皱角的增大,压缩强度呈非线性下降,但对单向层合板的刚度没有影响;单向层合板的主控失效模式随着褶皱程度的增大由纤维扭结逐步转变为分层损伤;在褶皱程度相同的情况下,层合板的偏轴压缩强度随着铺设角的增大呈现类似正弦曲线的变化规律,当铺设角为45°时压缩强度最小;纤维褶皱的存在主要会影响剪应力的数值及其分布,显著增大剪应力在单向层合板偏轴压缩失效中的贡献。(4)利用数值分析结果,构建了三层隐藏层的BP神经网络对含褶皱多向铺设层合板的压缩强度进行预测。通过黄金分割法快速确定最佳隐藏层神经元数量区间范围,并对不同隐藏层神经元数量的预测结果进行分析,发现隐藏层神经元数量为12的模型预测精度最佳。所构建的神经网络模型对最大褶皱角θ为5.6°、9.9°和11.4°的层合板压缩强度预测的误差分别为3.4%、4.6%和-0.01%。通过与试验结果及其他方法预测结果的对比表明,所建立BP神经网络具有较高的预测精度和稳定性。