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公开(公告)号:CN107273590A
公开(公告)日:2017-10-20
申请号:CN201710395720.6
申请日:2017-05-31
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5009 , G06F2217/08 , G06F2217/16 , G06F2217/78 , G06F2217/80
Abstract: 本发明公开的一种用于复合材料本构方程参数确定的多目标优化方法,材料力学性能表征、机械制造和数值分析领域。本发明以复合材料准静态和动态力学测试数据为拟合对象反向进行本构方程参数确定;本构方程的参数的多目标确定方法通过准静态力学本构方程和动态力学本构方程分别拟合准静态和动态力学测试数据,确定不同应变率和温度载荷下的关于测量误差的加权因子,在总体水平上基于卡方误差准则考虑加权测量误差通过Levenberg-Nielsen算法最小化所有载荷工况下测试数据与本构方程值的累计误差,实现本构参数确定的多目标反向优化,得到本构方程所有参数。本发明能够提高本构方程参数确定方法精度、降低工序繁杂度,且提高预测的准确性和可靠度。
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公开(公告)号:CN107273590B
公开(公告)日:2018-06-15
申请号:CN201710395720.6
申请日:2017-05-31
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开的一种用于复合材料本构方程参数确定的多目标优化方法,材料力学性能表征、机械制造和数值分析领域。本发明以复合材料准静态和动态力学测试数据为拟合对象反向进行本构方程参数确定;本构方程的参数的多目标确定方法通过准静态力学本构方程和动态力学本构方程分别拟合准静态和动态力学测试数据,确定不同应变率和温度载荷下的关于测量误差的加权因子,在总体水平上基于卡方误差准则考虑加权测量误差通过Levenberg‑Nielsen算法最小化所有载荷工况下测试数据与本构方程值的累计误差,实现本构参数确定的多目标反向优化,得到本构方程所有参数。本发明能够提高本构方程参数确定方法精度、降低工序繁杂度,且提高预测的准确性和可靠度。
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公开(公告)号:CN119560069A
公开(公告)日:2025-03-04
申请号:CN202411601189.X
申请日:2024-11-11
IPC: G16C60/00 , G06F30/23 , G06F30/12 , G06F8/20 , G06F8/30 , G06F113/26 , G06F111/20
Abstract: 本发明提供了一种多角度的连续性纤维增强复合材料的参数化建模方法,涉及复合材料仿真技术领域,包括以下步骤:在原始坐标系下进行内部基体建模;设计三种形状的骨料并在内部基体模型中进行建模生成三种孔隙;进行纤维建模得到纤维体外接立方体,进行外部基体建模,得到外部基体模型;基于内部基体模型、骨料、纤维体外接立方体和外部基体模型进行布尔运算,得到最终模型;利用Abaqus对最终模型进行参数化编程,并计算得到外形尺寸。本发明能够在范围内的任意角度进行建模,研究任意纤维角度下的连续纤维增强复合材料含孔隙缺陷的切削机理,实现更精确的工件建模和更流畅的仿真计算流程。
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