摘要：基于有限元分析,以侧向爆炸冲击和轴向面力为载荷形式,对环向槽圆柱壳结构形式进行了大量的数值模拟计算,履行了参数分析,基于响应面法构造近似显式优化模型,采用MATLAB软件优化程序求解该模型,对各参数的组合进行了优化设计.

摘要：三心底结构是国防、航空及航天等领域经常采用的结构,其旋转母线是由三段弧线组成的,对应着三个圆心,故得名三心底。三心底结构可调整的参数变量少,优化潜力小。根据三心底的形状推广出五心底结构,增加可调整的参数变量,然后对其进行优化。将响应面方法与模型参数化相结合,建立了以结构重量为目标及以结构强度为约束的形状优化模型。根据结构形状选取独立的设计变量,推导结构重量的解析表达式和结构重量对设计变量的一阶导数,将结构重量进行一阶泰勒展开,采用响应面方法将结构最大应力拟合为设计变量的一次函数表达式,建立形状优化的线性规划模型。通过PCL(Patran Command Language)语言编写函数,用于建立分析模型,并将跟设计变量有关的数值参数化,在迭代过程中不断对结构进行调整,最后得到最优设计。数值结果表明,该方法具有很强的灵活性,适用范围较广,优化结果具有一定的稳定性和准确性。

摘要：对一种新型非断裂式膨胀管分离装置进行了静力承载及分离冲击动响应分析。根据静力承载分析,获得了其啮合齿倾角与承压能力间的关系,结果显示,当接触面摩擦因数恒定时,非断裂式膨胀管分离装置的承压能力与啮合齿倾角大小呈反比,且可靠承压的临界啮合角为啮合齿自锁角。同时,根据动力响应分析,获得了非断裂式膨胀管分离装置在不同啮合齿倾角情况下的分离冲击响应,并与常规膨胀管分离装置的分离冲击响应进行了对比,结果显示,所分析的两种具有不同啮合齿倾角的非断裂式膨胀管分离装置具有比常规膨胀管分离装置更小的可靠分离内压,并且5.7°啮合齿倾角构型在相同测点处的三向加速度时程曲线峰值均低于常规膨胀管分离装置。

摘要：以爆炸过程使金属圆柱壳体结构内层分离时所需炸药量最小为目标,其某些尺寸为设计变量,外层结构上最大值为约束,对圆柱壳体结构进行优化。利用有限元显式程序模拟圆柱壳体的高度非线性爆炸行为。采用中心对称试验方法选取样本点,运用响应面法建立优化模型。利用Matlab中QUADPROG优化模块得到该响应面的最优解。上述优化过程不断重复,直到圆柱壳体结构最优的一组几何尺寸得到为止。研究结果表明响应面法应用于在侧向爆炸冲击作用分离的圆柱壳体结构优化问题上是可行的,具有提高计算效率、缩短设计周期等优点。

摘要：针对爆炸结构的设计及优化,采用APDL、Matlab和VC++语言混合编程的方法优化软件的设计,不但可以方便地实现优化算法和设计友好的用户界面,还能实现数值模拟计算程序与优化程序联合使用,可以有效地缩短程序设计时间。对LS-DYNA分析计算结果的整理及结构材料信息文件的修改给出了解决办法,实现了全自动优化过程,提高了优化效率。优化软件的设计实例表明了该方法的可行性和有效性。

摘要：为研究1420铝锂合金应用在宇航薄壁加筋铆接结构上减重效果及轴压失稳破坏形式，本文设计了3个1420铝锂合金和1个LY12铝合金铆接薄壁加筋壳圆筒及其轴压破坏试验，同时对减重效果进行了理论分析。试验和理论分析结果表明：1420铝锂合金应用在薄壁加筋铆接结构上，可实现结构减重10％～15％，其轴压失稳破坏形式与LY12铝合金基本相同。1420铝锂合金是一种有广泛应用前景的新型宇航结构材料。

摘要：为了解封隔器胶筒及金属构架的受力情况并进行优化设计,用Marc非线性分析软件对该结构进行了分析计算,通过改变结构主要尺寸了解尺寸对分析结果的影响,采用响应面方法进行拟合．以封隔器胶筒最大主应力及金属构架的最大Mises应力作为综合目标,以合理的尺寸范围作为约束条件,建立优化设计模型,然后用二次规划方法求出最优设计,从而得到优化的结构．优化的胶筒最大主应力只有初始值的32％,金属构架的最大Mises应力基本不变,密封性能基本没有变化．

摘要：通过对蜂窝芯的等效化处理,建立了ANSYS的壳单元模型,并作有限元模态分析,然后与其试验模态分析结果比较,有限元分析结果和试验结果基本一致。通过ANSYS的PSD随机功率谱分析和模态分析所得振型确定了贴片位置,对蜂窝板进行了压电智能结构振动主动控制试验研究,得到了较好的振动抑制效果。分析结果为仪器安装蜂窝板的设计和实现智能结构控制提供了重要参考依据。

摘要：为了研究分离装置中保护罩内部破坏原因,针对一种保护罩结构,应用应力波在介质中传播的理论,对保护罩内部破坏机理进行分析。理论分析结果与试验结果一致。同时利用有限元程序LS-DYNA对保护罩破坏过程进行数值模拟,得到与理论分析和试验结果相吻合的结果。最后,根据理论分析结果,提出一种保护罩改进设计方案,并通过数值模拟说明改进设计方案是合理的。

摘要：在当今航天器的结构设计,以及服役时为实现高可靠性与可监测性,逆向识别载荷被迫切需求。针对现有载荷识别方法难以适用于航天器中复杂结构和相互耦合的多种类载荷的现状,提出一种基于机器学习的载荷识别方法。通过高保真建模仿真技术提供机器学习所需的庞大训练数据,基于高信息熵对传感器测点布局优化,使系统简洁高效,并考虑多种机器学习模型,针对不同类型的结构载荷,筛选出最优的模型进行载荷识别。通过典型航天器舱段结构上耦合作用的截面载荷识别案例进行验证,识别相对误差均不超过3%,明显优于传统标定载荷-响应传递系数矩阵的方法。结果表明采用机器学习方法可以较好地识别结构上相互耦合的多种载荷,识别精确度满足工程应用需求。