自适性响应面分析法优化复合材料压力容器金属内衬

自适性响应面 分析 定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析 法优化复合材料压力容器金属内衬 机械科学与技术学报25(11)(2011)2811?2816 www.springerlink.com/content/1738-494x 作者10.1007/s12206-011-0721-4 Abbas Vafaeesefat* 伊朗德黑兰，芭比公路，伊玛目侯赛因大学，机械 工程 路基工程安全技术交底工程项目施工成本控制工程量增项单年度零星工程技术标正投影法基本原理 系 (收稿日期2011年4月3日， 2011年6月11日修订; 2011年7月5日接受) 摘要 关键词:优化设计;响应面法;遗传算法;缠绕容器;蔡武破坏准则。 1.介绍 高压容器被广泛用于商业和航空航天等行业，如油箱，便携式氧气储罐和压缩天然气(CNG)压力容器运输车辆。这些容器通常由两分立器件:一个筒体，两个封头(拱形或帽形)，在压力容器设计中，封头通常是在最重要的部分，一个好的封头形状可以使压力容器具有更高的爆破压力和内部容积，还可以降低重量。 大量的研究证明优化的形状和设计参数可以减少容器重量，被称为性能因素 [1]或形状因子[2]的参数用来评估容器的结构效率。有些人提出了应用遗传算法(GA)来优化容器的设计参数[3]，然而，GA的主要问 题 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 是:费时，尤其是在用于功能评估的有限元分析(FEA)。 数值分析通常用以计算密集型的过程，但用于产品设计需要相当长的时间，纳入优化设计的数值分析过程需要大量的计算时间，原因是客观评估所需的计算时间需要评估客观函数和数值分析的约束。 类似的分析方法如响应面法(RSM)的可替代原有的函数评估，RSM是一个近似于在设计空间的不同的点上的函数评估基础上构建客观和约束函数，RSM处理几个设计变量与一个或多个响应之间的关系。这样，评估设计的计算负担减少， RSM可以用来协助改善各种应用的优化算法的计算效率，RSM已被一些研究人员用于减少有限元素的数量[4，5]。然而，这种方法用于模拟非常复杂的结构并不总是准确的，为了克服这个缺点，研究人员开发的方法可以反复提高RSM的准确性。陈等人[6]受到启发使表面设计细化到一个较小的空间设计，Wujek和Ronaud[7]对比了大量的控制函数逼近的方法，Perez等人[8]引进了自适应策略，以减少相同采样点的数量，需要在优化过程中保持的RSM的准确性，王等人 [9] 根据函数值大于阈值提出了一种方法，以减少设计空间。在此方法中，随着设计变量的数目增加设计实验数目也成倍增加，王用拉丁超立方设计与修改过程，以克服这一限制[10]。 王和Simpson [11]提出的模糊分组方法系统以减少设计空间相对狭小的区域，这种方法根据目标函数值细分设计区域，RSM是在每个子域的评估，以获得最佳点。胡等 [12]提出的模糊C-均值多层次聚类根据目标函数和设计变量的方法。使用鞍地区，和设计领域细分在子域的最佳点进行了比较。他们基于边界开发了智能采样计划和最好的相邻搜索(BBNS)战略， 以产生新的 样本 保单样本pdf木马病毒样本下载上虞风机样本下载直线导轨样本下载电脑病毒样本下载 点[13]。 在本文中，一种新的方法被称为适应性反应表面的方法(ARSM)提出的优化设计复杂的结构，如复合材料压力容器金属衬垫，有限元分析是用来分析压力容器。蔡武和VonMises屈服准则分别被用作复合材料和衬垫部分的破坏准则，为了最大限度的形状因子，RSM的组合和遗传算法用于提高RSM的准确性用以减少计算时间。设计样本第一点使用拉丁超立方设计(LHD)抽样[10]，LHD是一种空间填充试验设计策略，响应面模型创建使用这些样本点，遗传算法用于减少设计领域，并产生新的样本点。进程结束时的收敛标准是满意的，首次应用到一个高度非线性优化算法函数来评估算法的效率，然后运用到纤维缠绕压力容器。 2.响应面法 RSM是一个数学建模有用的技术分析，问题在于它的响应有多个变量。RSM是寻找几个变量和响应之间的关系的回归方法，RSM的基本功能是根据获得的结果更换一个复杂的近似模型点，为了在多项式逼近时得到最有效的结果，必须收集适当的设计数据。一旦数据被收集，用最小二乘法估计在多项式的参数，这项工作中使用二次RSM制定以下多项式函数: y??0???ixi???jjx??2 j i?1j?1i?1nnn?1j?i?1??nijixxj (1) 其中y是响应，xi是预测变量，?i代表未知系数，n为变量的数目。考虑与两个变量和一个二次多项式响应面表示为: y??0??1x1??2x2??3x1??4x2??5x1x2 22 22由x3?x1，x4?x2，x3?x1x2替代，以下方程变为线性回归: y??0??1x1??2x2??3x3??4x4??5x5 未知系数?i是由一个线性多元回归分析估计。上述方程可以改写为矩 阵形式: Y?X??? (2) 式中: ?y1??1x11?y??1x221?????..?.??Y???,X???..?.??..?.??????y??n??1xn1....... .....x1k? x2k??.??.?.??xnk?? ??1???1? (3) ??????2???2????.???.??????,????. ?.??.??.??.?????????k????k?? ε是误差项，k为数据的数量。在一个多元线性回归模型中，通常使 用最小二乘法估计回归的系数 L??i? i?1k2??T??yTy?2?TXTy??TXTX? (4) 最小二乘估计必须满足下列公式: ?L ????2Xy?2XXb?0. bTT (5) 采用最小二乘得到的系数向量b错误方法 b?XTX???1XTY (6) 所取得的系数向量b，响应面定义 y?Xb (7) 3.复合材料结构优化 通常有两种方法来优化复合材料结构的层压制片，在第一种方法，遗传算法作为优化工具，并利用有限元分析确定目标函数和约束。遗传算法搜索算法是基于自然的力学选择和自然遗传学，他们通常收敛快速，结构优化，因为他们只需要测试的设计空间的荷包分数，以找到最佳的解决 方案 气瓶 现场处置方案 .pdf气瓶 现场处置方案 .doc见习基地管理方案.doc关于群访事件的化解方案建筑工地扬尘治理专项方案下载 ，并有能力找到全局最优解，它们可以应用到有一个目标函数的解析关系的问题。然而，这种方法结构复杂、费时，因为它得到的有限元分析的每个功能的评价结果，需要过多的时间。 在第二种方法中，第一利用有限元分析的结果是响应面模型，然后用它来优化遗传算法(RSM-GA的复合材料结构法)。这种方法需要太多的采样点和正确构造的曲面模型，虽然它可能需要的时间少于第一种方法，如果使用了太多的采样点，它仍然需要过长的时间。此外，最小二乘方法最大限度地减少估计误差，但估计极值点的精确度可能被忽略。因此，使用RSM获得最佳点不总是准确的，尤其对于复杂的结构。 4.自适应响应面法 克服了前两个问题，一个新的算法被称为自适应响应面法(ARSM)在本文中出现。 ARSM是基于响应面模型设计空间迭代减少，在这个算法中，为了只需极少数的样本点，首先要仔细计算生成的目标函数和约束，如图.1初始样本所产生的LHD方法，二次多项式RSM是通过计算密集的功能评 价构建从样品设计空间的点，在这一步，其目的是捕捉到的未知函数的全局行为。这使用遗传算法模型，以减少设计空间，使用的选择，交叉和变异操作遗传算法，可以快速定义全局最优所在地区。 由于RSM在位于全球最佳点设计减少设计领域接近目标的整体造型，函数。基于设计一个新的边界定义，创造了新的一代遗传算法。这种方法在这定义函数值低，精度高的地区，或高功能价值的区域将被丢弃。目前RS模型是不准确的模型，只有一个代遗传算法用于减少设计空间，并创造新的样本点。由于RS模型是由遗传算法来创建一个新的一代，发电成本这点是可以忽略不计。 下一步，这个采样点的新一代根据响应值的升序存储在目标函数中。因此，更好的样品作为新的初始样品收集储存样本名单，客观函数被重新评估选定点，这增加了新的RS模型的准确度。在每个新空间设计，只要他们进入了新的空间，上一代的过程中产生的样品点被继承，如果在连续两次迭代中获得最佳值非常接近设计空间，可以不再减少，迭代终止。 图1 建议优化设计程序 图2 六驼峰表面 5.举例 在本节中，以显示建议的成效方法，将它应用到六驼峰的骆驼背(SC)。这个函数是一个高度非线性优化算法，众所周知的例子是一个全局优化测试，这个函数被定义为: 124f?x??4x12?2.1x14?x16?x1x2?4x2?x2 (8) 3 x1,x2???2,2? SC具有全局最优和六个局部最优等于-1.0316(0.0898，-0.7123)和 (-0.0898，0.7127)(见图2)。据推测，SC的函数是一个未知函数。函数值只能通过RSM获得。因此，用一个小函数评估值来检测全局最佳值。 对于两个变量，对于两个变量，样品的最低数量要求为适合RS模型的六位。为了确保良好的抽样，样本数增加至15个。这些样品作为X1,X2从空间[-2，2]中产生。表1对当前算法，遗传算法和RSM进行了对比。 表1 SC的功能优化的结果 不同的函数值表示了不同的算法，在迭代4，在进程终止在最佳值-1.0297，这是0.18,的-1.0316分析解决方案，优化设计(0.0897，-0.6971)也接近解析解(0.0898，-0.7123)。对比文献报道的结果[9]和[10]，更好的效果就是得到了最佳值和函数评价，虽然最后报告中[11] 函数评估的数量的最佳值略低，因此，计算时间达到这个最佳值是非常高的。 图3 RS模型SC功能差的趋势 表2展示出设计空间在每一道工序都呈减少状，图3显示了RS从真正的函数在减少设计空间模型每一次迭代的最大偏差，它清楚地表明，模型的最大偏差被改善到最佳点附近。 6(优化设计3缸CNG气瓶 对于广泛应用的3缸气瓶，减重对其起来说至关重要，例如，对于过境公交车和运输卡车。3缸CNG气瓶的复合材料金属内衬是被完全包裹的，这些气瓶的75,和90,之间的加固强度由一个表面上的无缝金属内衬缠绕复合提供(见图4)，内衬作为一个刚性膜提供其余的加固强度，并提供额外的耐冲击性。 图4 3 缸CNG气瓶 图5 容器尺寸(mm) 冲头的形状会影响容器内部的体积，重量，断裂标准，爆裂压力，容器内部容积是封头和壳体内部容积之和，外直径的圆柱部分是330毫米，其长度为650毫米(图5)。 工作压力的压力测试基于ISO1439[14]，分别为200和300杆。在有限元模型，施加均匀压力470杆(安全系数1.56)。 有几个失效标准用来预测复合材料的失效，3D蔡武标准在这项研究中被使用，它被定义为: ?3?A?B (9) 式中: A?? ??x?2 ff?xt?xc ? ??? y 2 ff ?yt?yc ? ??z?2 f ?ztf?zc ???????? ??2xy yz f2xy 2 f2yz ? ??xz?2? ?Cxy?x?y ffffxt?xc?yt?tc f2 xz ? Cyz?y?z fffyt?yc?ztf?zc ? Cxz?x?z ffff xt?xc?xt?zc ?1?1?11?1?1? B??f?f??x??f?f??y??f?f??z ???xt?xc???zt?zc???yt?yc?? ?3,?,?tf和?cf为所施加的压力，拉伸强度和压缩强度分别是蔡武标准的三 维。此外，Cxz,Cyz和Cxy为蔡武理论耦合系数，指数x，y和z分别显示水平方向和垂直方向并指出该元素的面。复合层厚度为1毫米，本次研究的含碳金属的机械性能统计在表3，复合材料的质量密度为1565 kg/m3，金属内衬材料的性能也统计在表4。 表3 复合材料的材料特性 表4 金属内衬材料的性能 在定义复合材料容器的第一步是要找到容器上任意形状的图案，在本文中，短程路径方法没有延误水平和芯轴之间的倾向。因此，短程路径引入最短路径表面上的点，通过改变弯曲的角度来看，配置文件在一个新的封头轮廓的基础上创建。复合材料的厚度，也改变了容器封头参数[15]。 封头形状因子是用来比较不同的优化设计，由于在优化过程中，内压和材料的性能不会改变，封头形状因子被简单地定义为: V (10) K? W W和V分别是封头的重量和内部容积，优化的目的是使封头形状因子最大化，使用RS模型时，要限制补偿函数的使用。因此，制定的目标函数如下: ??liner??yield???y?K?Rmax?0,Tsai_Wu?1,? (11) ???yield?? * 其中R是补偿值，?liner,?yield和Tsai_Wu分别是内衬的最大VonMises压力，屈服强度和蔡武失效标准。复合材料容器的设计变量由缠绕角?，衬厚度为T，箍数Nhoop和螺旋层Nhelical组成。堆垛顺序是根据和??和??的影响。 首先创建一组以内变量为界限样本点和目标函数的计算式(11)。当构建RS模型，用于遗传算法和可变边界的目标函数定义为: Max y subject to 8???50 1?T?6?mm? (12) 2?Nhelical?9 4?Nhoop?11 注意到最初的设计空间迭代减少，每一次迭代，转变值和交叉非均匀算术分别已选定。对于四个变量，最低样本数须符合RS模型的设计数15。为了显示该算法的效率，三种方法进行比较(见表5)。人口数量和最大发电GA和RSM-GA的方法设置为50。 表5 复合容器的优化设计结果 表5显示了复合金属层的蔡武失效准则，最大VonMises的金属内衬压力是在指定的值以下。然而，自适性函数相比其他函数值较高。函数评估的函数值与GA法的自适性函数函数值略有不同。数量功能评价是一个计算成本的迹象。这表明了找到最佳的设计和时间的计算效率，该算法最佳。 7.结论 在本文中，一种新的算法称为自适性响应面法优化了复杂的结构设计。迭代算法不需要过多的样本点和计算时间，并且压缩了设计空间，提高了RS模型附近的最佳精度，该算法应用到SC功能和3缸压缩天然气的容器。结果表明，应用好的优化设计和合适的计算方法，可以大大减少计算时间。 参考文献 [1] Y.C.Lin和W.C.Huang，穹顶轮廓缠绕火箭发动机的情况下设计，跨航空: 中国宇航员SOC共和国(台湾)27(1)(1995)61 - 70。 [2]C.C.Liang，H.W.Chen和C.H.Wang，基于形状因子的圆顶长丝轮廓容器缠绕 复合材料的压力优化设计，复合材料结构，58(2002)469-482。 [3] T. Jansson，A. 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