数据—机理融合驱动的复合材料疲劳损伤渐进分析方法

摘要：

随着纤维增强复合材料在航空航天领域的广泛应用,复合材料的疲劳问题日益突现.为了实现高效准确的疲劳损伤分析,提出一种数据—机理融合驱动的复合材料疲劳损伤渐进分析方法,该方法利用单隐藏层神经网络作为内聚力模型的疲劳本构进行循环载荷下的疲劳分层模拟.采用基于Paris公式的损失函数约束项实现数据—机理融合的神经网络模型训练;在采用双悬臂梁和四点弯梁验证在纯Ⅰ型、纯Ⅱ型和混合型模式下的疲劳分层扩展分析能力后,进一步采用增强双悬臂梁(R-DCB)模型对具有复杂疲劳分层前缘情况下内聚力模型的适用性进行验证.结果表明:数据—机理融合驱动的复合材料疲劳损伤渐进分析方法能够实现快速有效的复合材料分层扩展预测,为复合材料结构设计和安全保障提供了新的思路和方法.

关键词：内聚力模型、神经网络、复合材料、疲劳、有限元

所属期刊栏目：14

分类号：V214.8;V414.8(基础理论及试验)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;江苏省自然科学基金;江苏省自然科学基金

在线出版日期：2023-11-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：44-53