螺栓连接复合材料层合板力学建模及失效分析
复合材料失效分析
复合材料失效分析复合材料是由两种或两种以上的材料组合而成的新型材料，具有轻质、高强度、耐腐蚀等优点，因此在航空航天、汽车、船舶、建筑等领域得到了广泛应用。
然而，复合材料在使用过程中也会出现各种失效问题，如开裂、疲劳、脱层等，这些问题对于材料的使用性能和安全性都会产生严重影响。
因此，对复合材料的失效分析显得尤为重要。
首先，复合材料的失效分析需要对其使用环境进行全面的了解。
不同的使用环境会对复合材料的性能产生不同的影响，比如高温、高湿度、化学腐蚀等因素都可能导致复合材料的失效。
因此，在进行失效分析时，需要充分考虑材料所处的环境条件，以便更准确地找出失效的原因。
其次，复合材料的失效分析需要对材料本身的特性进行深入研究。
不同的复合材料具有不同的结构和性能，因此对于失效分析来说，需要了解材料的成分、结构、制备工艺等方面的信息。
只有充分了解材料本身的特性，才能更好地找出失效的根源，并制定相应的改进措施。
另外，复合材料的失效分析需要运用多种分析手段。
常见的分析方法包括光学显微镜、扫描电子显微镜、X射线衍射等，这些手段可以帮助我们观察材料的微观结构，找出其中的缺陷和问题所在。
同时，还可以运用有限元分析、疲劳试验等方法对材料的性能进行评估，找出可能存在的问题并加以解决。
最后，复合材料的失效分析需要不断总结经验，不断改进分析方法。
复合材料的失效问题是一个复杂的系统工程问题，需要不断积累经验，总结成功和失败的案例，以便更好地指导实际工程中的应用。
同时，也需要不断改进分析方法，引入新的技术手段，提高失效分析的准确性和可靠性。
综上所述，复合材料的失效分析是一个复杂而重要的工作，需要全面了解材料的使用环境和特性，运用多种分析手段，不断总结经验，不断改进方法。
只有这样，才能更好地发现并解决复合材料的失效问题，保障材料的安全可靠使用。
复合材料层合板的力学行为与优化设计
复合材料层合板的力学行为与优化设计复合材料层合板是由两个或多个不同材料的层按照一定方式堆叠而成的结构材料。
它具有优异的力学性能和设计灵活性，在航空航天、汽车制造、建筑工程等领域得到广泛应用。
本文将从力学行为和优化设计两个方面对复合材料层合板进行探讨。
首先，复合材料层合板的力学行为是理解和研究该材料的基础。
复合材料层合板的力学性能受到多种因素的影响，包括材料的性质、层间粘结强度、层间厚度比、层间角度等。
其中，材料的性质是决定层合板力学性能的关键因素。
复合材料层合板通常由纤维增强复合材料和基体材料组成。
纤维增强复合材料具有高强度、高刚度和低密度的特点，而基体材料则具有良好的韧性和耐磨性。
通过选择不同的纤维和基体材料，可以实现对层合板力学性能的调控。
其次，复合材料层合板的优化设计是提高材料性能和降低成本的重要手段。
优化设计的目标是找到最佳的材料组合、层间厚度比和层间角度，以满足特定的工程要求。
优化设计可以通过数值模拟和实验测试相结合的方式进行。
数值模拟可以通过有限元分析等方法，预测不同设计参数对层合板力学性能的影响。
实验测试可以通过拉伸、弯曲、剪切等试验，验证数值模拟结果的准确性。
在优化设计过程中，需要考虑的因素包括强度、刚度、韧性、疲劳寿命和成本等。
强度是指材料抵抗外力破坏的能力，刚度是指材料对应力的响应程度，韧性是指材料在受到外力作用下的变形能力，疲劳寿命是指材料在循环加载下的使用寿命。
通过优化设计，可以在满足这些要求的前提下，尽量降低材料的成本。
在实际应用中，复合材料层合板的优化设计需要综合考虑多个因素。
例如，层间厚度比的选择既要考虑强度和刚度的要求，又要考虑材料的成本和制造工艺的可行性。
层间角度的选择既要考虑层间剪切强度的要求，又要考虑层间粘结强度和制造工艺的限制。
因此，在优化设计中需要综合考虑材料的性能、制造工艺和经济性等多个方面的因素。
总之，复合材料层合板的力学行为与优化设计是研究和应用该材料的重要内容。
螺栓连接复合材料层合板力学建模及失效分析
螺栓连接复合材料层合板力学建模及失效分析碳纤维复合材料因其强度高、可设计性强等一系列优点在各个领域得到广泛应用。
在实际的工程应用中,考虑到螺栓连接构件的可拆卸性和替换性,因此对于螺栓连接工况下复合材料力学性能的分析成为众多学者的研究对象。
针对螺栓连接工况的复合材料层合板,本课题对其螺栓孔周围的应力分布和层合板失效进行了研究。
1.应力分析过程中考虑到复合材料孔边应力集中现象,基于阿鲁科教授提出的用于计算螺栓连接层合板孔边应力的复合函数,在弹性范围内对复合材料层合板进行了孔边应力计算;其后在有限元ABAQUS环境中,基于蔡-吴准则用于判定复合材料的初始失效,获得单钉双剪工况层合板初始失效前的应力分布状态,将有限元应力计算结果与解析算法应力值进行比较,两种算法的计算结果具有一致性。
应力值用于分析孔边距对孔边应力分布的影响,通过对孔边的应力分析预测复合材料层合板初始失效位置。
2.复合材料的渐进失效分析过程在有限元环境中进行,结合Helius:PFA对复合材料基于MCT失效准则的判定,获得不同孔边距层合板从初始状态到最终失效的演化过程。
针对不同组分对载荷敏感度的不同,提出一种分区域失效敏感分析方法,在孔边载荷高敏感区域中对不同组分失效程度进行计算,结合应力集中因子分析不同区域中组分失效敏感度,并与层合板整体失效程度进行比较,获得层合板在失效过程中的扩散方向。
其后通过对有限元软件ABAQUS进行不同非线性特征集配置,实现对复合材料组分失效程度更加细致的划分,获得螺栓连接中组分失效程度与层合板健康度的函数关系,并通过曲线将结果可视化。
复合材料层合板损伤模型的建构方法及其应用
复合材料层合板毁伤模型的建构方法及其应用在复合材料的层合板结构中，由于材料层的叠加和粘结，导致了一个复杂的结构体系。
毁伤的发生和演化是由于层与层之间的应力分布不匀称，导致局部应力过大而引起的。
因此，构建一个层合板的毁伤模型，需要思量到材料层的叠加效应和互相作用。
起首，建构层合板的毁伤模型需要选取适当的力学模型。
一般来说，可以接受线性弹性模型或非线性模型进行分析。
线性弹性模型是一种较为简易的模型，但在材料的强度有限和变形较大时，其适用性较差。
非线性模型则可以更准确地描述材料在不同应变和应力水平下的力学性能，但计算复杂度较高。
依据详尽探究目标和可行性，选择合适的模型进行建模。
其次，需要确定层合板内部的应力分布状况。
依据层合板的几何外形和受力状况，可以通过结构力学原理和有限元分析等方法计算得到不同位置的应力值。
思量到复合材料的各向异性特性，需要对应力进行向量描述，同时思量拉伸、剪切和压缩等各个方向的作用。
然后，在选定力学模型和确定应力分布后，需要思量层合板中各层之间的力学联系。
层合板的毁伤扩展是由于材料层间的界面错位、粘结破坏或层板剥落等原因引起的。
因此，需要在模型中加入合适的界面层，思量不同层之间的互相作用和分离。
最后，将建构的层合板毁伤模型应用于实际问题中。
通过对该模型的分析和计算，可以获得层合板在不同载荷下的应力分布、位移变化和毁伤演化状况。
依据模型结果，可以猜测层合板的强度、疲惫寿命和失效机制等，为实际应用提供参考依据。
综上所述，构建复合材料层合板的毁伤模型是一项复杂而重要的工作。
通过选择合适的力学模型、确定应力分布、思量层间界面和进行实际应用，可以使模型更准确，并为复合材料的设计和工程应用提供理论支持综合思量应力水平下的力学性能、应力分布状况、层间力学联系以及实际应用，构建复合材料层合板的毁伤模型是一项复杂而重要的工作。
通过选择合适的力学模型、确定应力分布、思量层间界面和进行实际应用，可以使模型更准确，并为复合材料的设计和工程应用提供理论支持。
复合材料螺栓连接失效的数值模拟
ｄ ａ ｍａ ｇ ｅ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｏ ｆ ｃ ｏ ｍ ｐ ｏ ｓ ｉ ｔ ｅ ｂ ｏ ｌ ｔ ｅ ｄ ｊ ｏ ｉ ｎ ｔ ｉ ｓ ｓ ｉ ｍ ｕ ｌ ａ ｔ ｅ ｄ ｂ ｙ ｎ ｕ ｍｅ ｉ ｒ ｃ ａ ｌ ｍ ｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ，ｔ ｈ ｅ ｌ ｏ ａ ｄ — ｄ ｉ ｓ ｐ ｌ ａ ｃ ｅ ｍ ｅ ｎ ｔ ｃ ｕ ｒ ｖ ｅ ｓ ｏ ｆ ｂ ｏ ｌ ｔ ｅ ｄ ｊ ｏ ｉ ｎ ｔ ａ ｒ ｅ ｏ ｂ ｔ ａ ｉ ｎ ｅ ｄ ， ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｆ ａ ｉ ｌ ｕ ｒ ｅ ｍｏ ｄ ｅ ｉ ｓ ｓ ｔ ｕ ｄ ｉ ｅ ｄ ｉ ｎ ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ．
（ ３ 二炮驻）
文
摘
作 为一种 重要 的连 接及 承 载形 式 ， 复合材 料 螺栓 的连接 性 能直接 影 响到 结构组件 的承载 可靠性 。
本 文针 对 复合 材料 各 向异性 及 渐进损 伤 特点 ， 建 立 了 包含 复 合材 料 螺栓 及 复合 材 料板 的有 限 元模 型 。通过 编
复合 材料 螺 栓 连 接 失 效 的数 值模 拟
俸 翔 廖 强 何 安 荣。 王树 浩。
１ ０ ０ ０ ７ ６ ） １ ０ ０ １ ９ １ ）
（ １ 航天材料及工艺研究所 ， 先进功 能复合材料技术 重点实验室 ， 北京 （ ２ 北京 航空航天大学航空科学 与工程学 院 ， 北京
Ｗａ ｎ ｇ Ｓ ｈ ｕ ｈ ａ ｏ
（ １ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ｏ ｎ Ａ ｄ ｖ ａ ｎ ｃ ｅ ｄ Ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ Ｃ ｏ ｍ ｐ ｏ ｓ ｉ ｔ ｅ ｓ Ｌ ａ ｂ ｏ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ ｙ ， Ａ ｅ ｒ ｏ ｓ ｐ ａ ｃ ｅ Ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆ
失效准则和非线性对复合材料层合板螺栓连接失效强度的影响
徐红炉 王富生 岳珠峰
（ 西北 工 业 大 学 力 学 与 土 木 建 筑 学 院 ，西 安 ７ ０ ７ ） １０ ２
摘要 ：建立二维复合材料螺栓连接 累积损伤有 限元模 型。考虑接触关系， 切非线性和材料刚度 降低， 剪 针对三 种不 同的失效准则编制 相应的损伤程序 ， 对复合材料层合 板螺栓连接件强度进行数值计算 并与 实验 结果进行对 比。研究 结果表 明 ，剪切非线性分析更合 理， 混合准则计算 结果与实验结果吻合较好 。 关键 词：复合材料 ；螺栓连接 ；破坏准则 ；非线性
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２０ ０ ８年 ６月 第３ ５卷第 ３期
强 度 与 环 境
Ｓ ＴＲＵＣＴＵＲＥ ＆ ＥＮＶＩ Ｒ０ＮＭ ＥＮＴ ＥＮＧＩ ＮＥＥＲＩ ＮＧ
Ｊ ｎ． ０８ ｕ ２０
Ｖ＿ ．５ Ｎｏ ３ ０３． ． １
失效准 则和 非线性对 复合材料层合 板
ｐ ｏ ｒ ｍｍｅ ｃ ｏ ｄ ｎ ｏ ｄ ｆｅ ｅ ｔｆ ｉ ｒ ｒ ｅ ｉ ｎ ｏ ｅ ａ ｕ ｔ ｅ ｂ ａｉ ｇ ｓ ｅ ｇ ｈ ｏ ｏ ｔｄ ｃ ｍｐ ｓｔ ｒ ｇａ ｄ ａ ｃ ｒ ｉ ｇ ｔ ｉ ｒ ｎ ａｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｓ ｔ ｖ ｌ ａ ｅ ｔ ｅ ｒｎ ｔ ｎ ｔ ｆｂ ｌ ｏ ｏ ｉ ｕ ｉ ｏ ｈ ｒ ｅ ｅ
ｄ ｇ ａ ａ ｉ ｎ ｕ ｅ ， ｔ ｒ ｅ ｄ ｆ ｒ ｎ ｆ ｉ ｒ ｃ ｔ ｒｏ ｓ ｒ ｃ ｎ ｕ ｔｄ Ｔｈ ｕ ｅ ｓ ｂ ｏ ｔ ｅ ｈ ｖ ｂ ｅ ｅ ｒ ｄ ｔ ｒ ｌｓ ｈ ｅ ｉ ｅ ｅ ｔ ａ ｌ ｅ ｒ ｅ ｎ ａ ｅ ｏ ｄ ｃ ｅ ． ｏ ｆ ｕ ｉ ｉ ｅ ｓｒ ｕ ｒ ｕｉ ｓ ａ ｅ ｅ ｎ ｎ
复合材料层合板螺栓连接接头极限强度分析
复合材料层合板螺栓连接接头极限强度分析
卢嘉鹏;严仁军;黎梦真
【期刊名称】《造船技术》
【年(卷),期】2022(50)1
【摘要】对基于不同渐进失效准则计算复合材料层合板螺栓连接接头极限承载力的高精度预报方法展开研究。
基于Abaqus有限元软件,采用USDFLD子程序对接头进行渐进失效分析。
分别采用最大应力准则、蔡-希尔失效判据、霍夫曼失效准则、蔡-吴失效准则、哈辛失效准则等5种失效准则进行数值计算。
建立不同的场变量描述纤维、基体、界面的损伤状态,研究复合材料层合板螺栓连接接头在拉伸载荷作用下的损伤发展过程。
研究表明,基于这5种失效准则计算的有限元仿真结果均与试验值较为接近,其中采用纤维失效和基体失效分开考虑的哈辛失效准则计算的复合材料层合板螺栓连接接头的极限强度与试验结果的准确度吻合最好,较适用于复合材料螺栓连接结构的有限元仿真。
【总页数】6页(P1-5)
【作者】卢嘉鹏;严仁军;黎梦真
【作者单位】武汉理工大学交通学院
【正文语种】中文
【中图分类】U663
【相关文献】
1.基于数值模拟的层合板螺栓接头强度分析
2.失效准则和非线性对复合材料层合板螺栓连接失效强度的影响
3.复合材料层合板螺栓连接强度实验研究
4.螺栓连接复合材料层合板力学建模及失效分析
5.干涉对复合材料层合板连接系统的极限挤压强度影响
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螺栓结合面的建模方法及模态分析
螺栓结合面的建模方法及模态分析摘要：根据对结合面的处理方法的不同，采用了有限元分析软件ANSYS建立了不同的螺栓结合面的有限元模型。
在不同的螺栓预紧力情况下，对各个模型的进行了模态分析，得到了固有频率。
通过分析数据结果，总结了不同的结合面建模方式对系统的模态分析的影响。
关键词：螺栓结合面；模态分析；固有频率；预紧力引言机械结构中零件、组件和部件相互接触的表面称为结合面，它在机械结构中大量地存在，使机械结构或系统不再是一个连续的整体。
根据运动方式分类，结合面分可以分为为三类。
第一类固定结合面，如螺纹联接面、铆钉联接面、销联接面和焊接联接面等；第二类是半固定结合面，如摩擦离合器的联接面[1]；第三类是运动结合面，如齿轮和链轮的啮合面、丝杠螺母的联接面、轴承联接面和导轨联接面等。
本文研究的螺栓结合面是属于固定结合面，主要起联接固定的作用。
在机械结构中，螺栓结合面是应用广泛的一种连接方式，影响着整个系统的静态特性和动态特性，因此螺栓结合面的分析研究具有十分重要的意义。
随着电子计算机的迅速发展，有限元分析法的应用越来越普遍。
它是一种有效的数值分析方法，首先应用于连续体力学领域，随后很快广泛应用于求解热传导、电磁场、流体力学等连续问题[2]。
ANSYS是有限元分析领域的大型通用软件之一，提供了用来模拟各种结构和材料的单元类型、多种有限元分析功能模块。
它不但能用于对结构、热、磁场、流体等单独研究，还能用于热-结构耦合和、流体-结构耦合等。
本文主要用ANSYS对螺栓结合面结构进行动力学分析的模态分析，应用计算结构的固有频率。
1.模态分析的原理动力学分析类型包括瞬态动力学、谐响应分析、模态分析和谱分析。
其中，模态分析是其它动力学分析的基础，用于确定结构的固有频率和振型，能使设计的结构避免共振。
模态分析的求解是针对下面的运动方程：上式的矩阵特征值即为系统的固有频率，系统的模态分析就是求解矩阵特征值和特征向量的问题。
复合材料天线罩螺栓连接结构损伤失效分析
复合材料天线罩螺栓连接结构损伤失效分析杨娜娜;王伟;董一帆;姚熊亮【摘要】The failures of the steel⁃to⁃composite joints for the radome in ship were researched by using the progres⁃sive damage analysis and experiments were applied to . A number of studies have been carried outon the structural failure process and static strength of the joints under equivalent wind load and pulling force. The mechanical effect of the transitional way of FRP skin at the angular position of joints structures was analyzed. The tests and numerical study results showed the initial failure modes of all specimens manifest delamination between FRP skin and foam core. The initial failure load equals to 0. 7 times of structural failure load. The experimental investigation verified that transition process of the compartment can significantly increase the strength of the joints of radome. Finite⁃ele⁃ment⁃based progressive damage analyses showedgood correlation with experimental results.%针对复合材料天线罩螺栓连接结构的损伤失效问题，采用试验和渐近损伤分析方法对复合材料天线罩螺栓连接结构的损伤失效进行了研究，分析了螺栓连接结构在等效风载压力和拉力作用下的失效过程和失效强度，并对天线罩连接结构折角位置玻璃钢蒙皮的过渡方式对其力学性能的影响进行了分析。
基于深度学习的复合材料螺栓连接失效预测
Journal of Mechanical Strength2023,45(2):447-453DOI :10.16579/j.issn.1001.9669.2023.02.026∗20210630收到初稿,20210728收到修改稿㊂国家自然科学基金项目(11402011)资助㊂∗∗彭㊀凡,男,汉族,1963年生,湖南湘潭人,湖南大学教授,博士,主要研究领域为复合材料力学㊁断裂与损伤㊁结构振动理论㊂∗∗∗邹司农,男,汉族,1997年生,湖南娄底人,湖南大学硕士研究生,主要研究方向为复合材料结构设计㊂∗∗∗∗任毅如(通信作者),男,汉族,1983年生,湖南岳阳人,湖南大学副教授,博士,主要研究领域为机械与运载装备结构设计㊂基于深度学习的复合材料螺栓连接失效预测∗FAILURE PREDICTION OF BOLTED CONNECTION OF COMPOSITEMATERIALS BASED ON DEEP LEARNING彭㊀凡∗∗㊀邹司农∗∗∗㊀任毅如∗∗∗∗(湖南大学机械与运载工程学院,长沙410082)PENG Fan ㊀㊀ZOU SiNong ㊀㊀REN YiRu(School of Mechanical and Vehicle Engineering ,Hunan University ,Changsha 410082,China )摘要㊀针对复合材料螺栓连接失效强度分析与预测问题,利用深度学习神经网络强大的非线性映射能力,将不同参数对复合材料螺栓连接失效载荷的影响进行非线性拟合,并分配各参数的影响权重;通过有限的训练样本构建预测模型,来预测复合材料螺栓连接的失效峰值载荷㊂使用有限元软件计算得到层合板螺栓连接失效峰值载荷的数据组,以此来构建深度学习神经网络㊂通过测试确定当隐藏层数量为两层时深度学习模型开发效果最佳,以预测值与有限元仿真值之间的均方误差作为损失函数㊁学习速率取0.01,当均方误差最小时停止训练,此时得到最佳深度学习预测模型;利用该模型预测得到所有失效峰值载荷预测结果中的最大值以及对应的参数组合,并与同样参数的仿真结果进行对比,两者相差1.4%;相比有限元仿真和拟合经验公式的预测方法,深度学习预测方法具有明显的时间效率优势㊂关键词㊀碳纤维复合材料㊀螺栓连接㊀失效峰值载荷㊀深度学习㊀神经网络中图分类号㊀V258.3Abstract ㊀Aiming at the problem of failure strength analysis and prediction of bolted composite connection,the strongnonlinear mapping ability of deep learning neural network was used to non-linear fit the influence of different parameters on the failure load of composite bolting,and the influence weight of each parameter was allocated.A prediction model was constructed based on limited training samples to predict the peak failure load of bolted composite ing finite element software,the data set of peak failure load of bolted laminates was calculated to construct the deep learning neural network.Through the test,it is determined that the development effect of deep learning model is the best when the number of hidden layers is two.The mean square error between the predicted value and the finite element simulation value is taken as the loss function,and the learning rate is set at 0.01.When the mean square error is the minimum,the training is stopped,and the best deep learning prediction model is obtained.The model is used to predict the maximum value of all the prediction results of peak load failure and the corresponding parameter combination,and compared with the simulation results of the same parameters,the difference betweenthem is 1.4%.Compared with the prediction methods of finite element simulation and empirical formula fitting,the deep learning prediction method has obvious advantages in time efficiency.Key words㊀Carbon fiber composites ;Bolted connection ;Peak failure load ;Deep learning ;Neural network Corresponding author :REN YiRu ,E-mail :renyiru @ ,Fax :+86-731-88821423The project supported by the National Natural Science Foundation of China(No.11402011).Manuscript received 20210630,in revised form 20210728.0㊀引言㊀㊀碳纤维复合材料具有比强度㊁比模量高等优良性能,在汽车和航空航天领域得到了越来越广泛的使用,但是复合材料的连接技术一直是制约其应用的重要因素之一,飞机机身上的连接部位大部分采用的是螺栓连接,螺栓连接因为具有稳定性好㊁强度高㊁易于拆卸维修等优点,是机身最常用的连接方式㊂但是螺栓连㊀448㊀机㊀㊀械㊀㊀强㊀㊀度2023年㊀接容易产生应力集中㊁受损和破坏,因此研究复合材料螺栓连接的破坏损伤问题对于飞机的安全是非常重要的㊂一些学者[1]116-126[2-3][4]878-884针对复合材料层合板螺栓连接的破坏失效进行了研究,其中SHAMAEI K A R等[1]116-126建立了碳纤维增强复合材料的刚度和损伤预测模型,并准确预测了复合材料单螺栓单搭连接的初始损伤载荷;COELHO A等[4]878-884研究了几何参数对碳纤维增强复合材料螺栓连接拉压失效强度的影响㊂WANG P D等[5]在质量弹簧模型中引入应变率相关弹性模量,提出了一种新的复合材料螺栓连接准静态和动态刚度预测模型,该模型能够准确地预测复合材料螺栓连接的准静态和动态刚度㊂深度学习方法强大的非线性拟合能力,使得它成为解决传统工程计算与预测问题的强有力工具,虽然在复合材料螺栓连接问题上,利用深度学习方法进行的研究不多,但是在其他相关研究领域,许多的学者已经利用深度学习方法进行了不少的研究,其中ASIF K等[6-7]提出了一种基于卷积神经网络的方法,利用低频结构振动输出对复合材料层合板中各种类型的面内和全厚度分层进行分类和预测,建立了智能预测模型,提取区分特征,自动识别达到损伤状态的层合板㊂郭姣姣等[8]通过将随机故障注入方法与神经网络技术相结合,提出机电系统多失效模式可靠性计算方法,获得了参数的可靠性区间及失效临界值㊂薛亚东等[9-10]通过提取并建立隧道病害样本库,利用深度卷积神经网络,构建了地铁盾构隧道衬砌病害检测模型,并在此基础上完成了对该模型的优化,明显提升了病害检测准确度㊂李思琪等[11]利用卷积神经网络建立了基于集合经验模态分解的轴承故障检测方法,该方法能够准确地进行故障检测㊂段礼祥等[12]构建了一种将小波包分解㊁神经网络和模糊逻辑结合起来的诊断方法,用柴油机故障模拟实验数据训练神经网络,效果良好,对现场使用的台次柴油机故障诊断,取得了较满意的效果㊂深度学习方法在复合材料螺栓连接失效峰值载荷方面的研究较少,存在较大的研究潜力㊂传统的有限元计算和拟合经验公式的预测方法存在着数据结果规律难以总结㊁预测公式难以拟合,难以总结出一类复合材料螺栓连接失效问题的规律等问题,而深度学习采用神经网络算法非线性拟合数据㊁构建预测模型,能够准确地分配每个参数的影响权重㊂同时,深度学习系统能够积累并更新自身学习的模型,构建深度学习模型的数据越多,预测模型越可靠,并且相较于传统的预测方法,深度学习方法的计算速度更快,结果更准确,所以深度学习方法能够比较准确地预测复合材料螺栓连接的失效强度,并且能够避免传统预测方法中存在的问题㊂1㊀有限元模型有效性验证1.1㊀有限元模型㊀㊀如图1所示,为三螺栓双搭连接的碳纤维复合材料层合板拉伸实验几何尺寸图[13]160,单位mm,该实验的层合板连接方式为三螺栓双搭连接㊂每块层合板24层,厚度为3.18mm,螺栓材料为航空级钛合金,弹性模量和泊松比分别为110GPa和0.3,螺栓直径为6mm,其中,三个螺栓从左至右的编号分别为1#㊁2#㊁3#㊂图1㊀复合材料三螺栓连接的几何尺寸Fig.1㊀Geometric dimensions of three-bolt connection of composite materials 夹具和样品由碳/环氧复合材料T300/5228A制成㊂层合板准各向同性堆叠顺序为[0/45/90/-45]3s,碳纤维复合材料的力学性能参数如表1所示㊂表1㊀碳纤维复合材料力学性能表Tab.1㊀Mechanical properties of carbon fiber composites参数Parameter数值Value参数Parameter数值Value纵向弹性模量Youngᶄs modulus-longitudinaldirection E11/GPa144纵向抗拉强度Longitudinalcompressivestrength X t/MPa1633横向弹性模量Youngᶄs modulus-transverse directionE22/GPa9.31纵向抗压强度Longitudinaltensile strengthX c/MPa1021法向弹性模量Youngᶄs modulus-normal directionE33/GPa9.31横向抗拉强度Transverse tensilestrength Y t/MPa53.812平面剪切模量Shear modulusG12/GPa4.68横向抗压强度Transversecompressive strength Y c/MPa21223平面剪切模量Shear modulusG23/GPa3.0012平面剪切强度Shear strengthS12/MPa80.413平面剪切模量Shear modulusG13/GPa4.6823平面剪切强度Shear strengthS23/MPa103泊松比Poissonᶄs ratioν12㊁ν23㊁ν130.3113平面剪切强度Shear strengthS13/MPa103㊀第45卷第2期彭㊀凡等:基于深度学习的复合材料螺栓连接失效预测449㊀㊀实验在INSTRON 8801试验机上室温下进行,其中,右端层合板夹持部位与垫板都由试验机一起夹紧固定,左端层合板夹持部位由试验机以1mm /min 的速度进行准静态加载,直到发生破坏,并记录整个过程的变形结果㊁提取数据曲线等[13]160㊂使用有限元软件对该实验进行仿真,有限元模型如图2所示,孔的周围部分采用了加密的网格划分,接触方式为面-面接触;铺层方式㊁材料属性设置与实验相同,边界条件也是右端固定,左端以1mm /min 的速度加载㊂图2㊀三螺栓连接的有限元模型Fig.2㊀Finite element model of three-bolt connection其中,材料模型采用的破坏失效准则是三维Hashin 失效准则,该失效准则本构方程如下:(1)纤维拉伸模式(σ11>0)σ11X T()2ȡ1(1)㊀㊀(2)纤维压缩模式(σ11<0)σ11X C ()2ȡ1(2)㊀㊀(3)基体拉伸模式(σ22>0)σ22Y T()2+τ12S 12()2+τ23S 23()2ȡ1(3)㊀㊀(4)基体压缩模式(σ22<0)σ22Y C()2+τ12S 12()2+τ23S 23()2ȡ1(4)㊀㊀(5)纤维-基体剪切模式(σ11<0)σ11X C()2+τ12S 12()2+τ13S 13()2ȡ1(5)㊀㊀该有限元模型的仿真计算由Ls-Dyna 完成,裂纹首先在螺栓孔受挤压处产生,由于螺栓对螺栓孔的挤压,螺栓孔受力不断增大,网格单元产生应变,达到材料失效准则所对应的应变失效标准时,失效单元被删除,裂纹产生,应变继续增大,裂纹继续扩展,最终螺栓孔处的拉伸平面发生破坏断裂㊂1.2㊀模型验证与破坏模式分析㊀㊀如图3所示,分别是实验得到的位于中间的层合板破坏变形图和使用有限元软件进行仿真得到的位于中间的层合板的渐进损伤破坏变形过程图,3个螺栓孔所连接的螺栓编号从左至右依次为1#㊁2#㊁3#,该层合板的破坏模式为螺栓施加的载荷挤压层合板螺栓孔,产生破坏变形,最后1#螺栓孔的拉伸平面产生了断裂,2#㊁3#螺栓孔发生了不同程度的变形,这是由于3个螺栓中,1#螺栓所分配的载荷比例最大造成的,不同拉伸位移点各螺栓具体所承受载荷比例如图4所示㊂可以看出,当破坏损伤开始发生的时候,1#螺栓所承受的载荷占总载荷的43%左右㊂对应的仿真破坏变形与实验结果比较接近,3个螺栓孔由于螺栓挤压,当达到复合材料失效准则所对应的失效标准时,单元开始发生破坏损伤,完全破坏时,失效单元被删除,产生破坏变形,1#螺栓孔的拉伸面发生了断裂,其余两个孔也产生了不同程度的变形,这个结果与实验基本吻合㊂图3㊀实验与仿真破坏变形对比Fig.3㊀Comparison of experimental and simulated failuredeformation图4㊀不同拉伸位移点各螺栓所承受载荷的比例Fig.4㊀Proportion of load borne by bolts at differenttensile displacement points如图5所示,虚线是层合板螺栓连接拉伸破坏实验的位移-载荷曲线,实线是仿真所得到的位移-载荷㊀450㊀机㊀㊀械㊀㊀强㊀㊀度2023年㊀曲线,从位移-载荷曲线的对比图来看,仿真的位移-载荷曲线和实验的结果曲线很接近,结合仿真和实验的破坏变形图,可以说明这个有限元模型能够比较准确地模拟实验过程㊂图5㊀实验与仿真位移载荷曲线对比Fig.5㊀Comparison of experimental and simulateddisplacement load curves2㊀深度学习预测模型㊀㊀使用神经网络算法的深度学习系统由5个部分组成,包括:数据集的建立㊁训练和建模㊁模型有效性评估㊁保存和导出模型㊁预测;其中深度学习的神经网络建模过程是核心,建立深度学习模型的过程就是确定神经网络中所有参数的过程㊂如图6所示是一种神经网络的结构图,该神经网络由输入层㊁三个隐藏层以及输出层构成,当神经元之间的每个权重确定了,这个神经网络成功建立了㊂图6㊀一种神经网络的结构图Fig.6㊀Structure diagram of a neural network使用深度学习方法预测层合板失效峰值载荷的具体过程如下:(1)首先是获得构建深度学习预测模型的数据:在之前验证过有效性的有限元模型的基础上,通过改变螺栓直径㊁摩擦因数㊁铺层方式㊁螺栓预紧力这4个参数的组合方式(表2),共有3ˑ3ˑ4ˑ3=108种不同的组合方式,使用有限元软件分别算出每一种组合对应的失效峰值载荷,得到108组数据,76组数据作为训练数据组,32组数据作为测试数据组㊂其中用于预测的深度学习流程图如图7所示㊂表2㊀四个参数以及各自对应的变量值Tab.2㊀Four parameters and their corresponding variable values 摩擦因数Friction factor 预紧力Pre-tightening force F /kN铺层方式Layer way 螺栓直径Bolt diameter d /mm0.131表示Represents [0/45/90/-45]3s50.342表示Represents[90/45]6s60.553表示Represents [90/45/0/-45]3s 74表示Represents[90/0]6s图7㊀用来预测不同参数组合的失效峰值载荷的流程图Fig.7㊀Flow chart used to predict peak failure loadsfor different parameter combinations(2)深度学习模型由Python 深度学习库构建,其中可以调整六个参数㊁人工神经网络隐藏层的数量㊁神经元的数量㊁激活函数㊁优化器㊁训练时期和学习速率,以开发不同的模型㊂隐藏层数与样本数之间没有直接的函数关系,只能用逐个测试的方法来确定最佳隐藏层数㊂通过测试发现,两个隐藏层是性价比最高的选㊀第45卷第2期彭㊀凡等:基于深度学习的复合材料螺栓连接失效预测451㊀㊀择㊂采用Sigmoid 函数作为隐藏层的激活函数,可以写δ(x )=11-e -x㊂Sigmoid 函数将输入变量转换为0~1之间的值,这使得输入变量的值在传输过程中难以发散㊂由于Sigmoid 函数对极值不敏感,可以很大程度上消除极值对训练结果的影响㊂选择合适的学习速率㊁优化器和每层神经元的数量,不仅可以提高训练效率,而且可以保证训练过程中收敛速度更快,误差最小㊂图8说明了本文所采用的人工神经网络体系结构㊂(3)通过相关系数R >0.96,从训练好的模型中选出最佳模型㊂(4)保存和导出预测模型㊂(5)预测模型用于预测各组不同参数组合分别对应的失效峰值载荷,并找出失效峰值载荷最大值所对应的参数组合㊂图8㊀一种多层前馈神经网络的体系结构,由一个输入层㊁两个隐藏层和一个输出层组成Fig.8㊀Architecture of a multi-layer feedforward neural networkconsists of an input layer,two hidden layers and an outputlayer3 深度学习预测结果㊀㊀图9分别将深度学习模型中的预测失效峰值载荷绘制为训练集㊁验证集㊁测试集和所有数据的模拟失效峰值载荷的函数㊂数据点沿虚线下降,表明预测值与模拟值非常一致㊂进一步将预测值与模拟值进行线性拟合,如实线所示㊂实线离虚线越近,深度学习模型的性能越好㊂可以看出,预测模型在训练集㊁验证集㊁测试集和所有数据上的准确性都表现很好㊂在深度学习算法中,随着训练次数的增加,训练集的均方误差(MSE)会逐渐减小,这使得深度学习模型的精度更高㊂但是,当训练集的最小均方误差减小到一定程度时,增加训练次数会导致验证集的最小均方误差逐渐增大,这是一个过度拟合问题㊂过度拟合的存在极大地影响了深度学习模型的精度,因此需要选择一个合适的训练次数来避免过度拟合㊂这里,使用交叉验证来解决这个问题㊂当验证集的均方误差图9㊀从深度学习模型预测的失效峰值载荷值(虚线表示模型的输出数据与数据集中的目标数据完全相同,实线表示输出数据和目标数据之间的回归结果)Fig.9㊀Peak failure loads from deep learning model (dotted lines indicate that the output data of the model is identical to the target data in the data set,solid line shows the regression result between the output data and the target data)(MSE)随着训练次数的增加呈上升趋势时,停止训练以获得最好的训练次数,这也被称为 早期停止策略 ㊂图10为训练集㊁验证集㊁测试集的均方误差与训练次数的相关性㊂作为训练集㊁验证集和测试集的函数,随着训练次数的增加而增加㊂可以看出,停止点(性能最好的点)的次数和均方误差分别为39和0.00085㊂图10㊀失效峰值载荷模型的预测值和模拟值之间的均方误差(MSE)Fig.10㊀Mean square error (MSE)between the predicted valueand the simulated value of the failure peak load model 为了进一步验证深度学习模型的准确性,随机选㊀452㊀机㊀㊀械㊀㊀强㊀㊀度2023年㊀取了10种构建预测模型所没有的参数组合,通过预测模型得到了这些参数组合的预测失效峰值载荷,并利用有限元仿真分别得到对应的失效峰值载荷值,如表3所示㊂这些数据是随机组合得到的,并且不同于用于构建深度学习预测模型的108组数据中的任何一组㊂在表3中,8组预测值与模拟值的相对误差在4%以内,最大误差为7%左右,这说明深度学习模型能够比较准确地预测失效峰值载荷㊂然而,为什么深度学习模型预测如此准确呢?因为目前的模型是用四个自变量拟合一个变量,这是一种 降维拟合 ,所以深度学习模型预测失效峰值载荷是可靠的㊂为了找到最大失效峰值载荷的参数组合,对4个参数(螺栓直径㊁摩擦因数㊁铺层方式㊁螺栓预紧力)进行嵌套式遍历循环,得到所有可能的参数组合,其中螺栓直径取值范围设置为5~7mm,步长为0.5,即从5开始取值,每个值增加0.5,所以,所有的直径值为5㊁5.5㊁6㊁6.5㊁7;摩擦因数范围为0.1~0.6,步长为0.1;铺层方式为4种;螺栓预紧力范围为1~10kN,步长为1㊂一共6ˑ10ˑ4ˑ5=1200种可能的参数组合,如表4所示㊂使用预测模型进行预测计算,结果表明当螺栓直径为6.5mm㊁摩擦因数为0.6㊁铺层方式为2㊁预紧力为10kN时,失效峰值载荷最大,为36.5kN㊂利用有限元软件进行计算验证,得到同样参数组合的失效峰值载荷为36.0kN,误差为1.4%,如表5所示㊂表3㊀各参数组合的预测失效值及仿真值Tab.3㊀Predicted failure value and simulation value of each parameter combination直径Diameter d/mm摩擦因数Friction factor铺层Layer预紧力Pre-tighteningforce F/kN预测值Predictivevalue/kN仿真值Simulationvalue/kN误差Error/%70.2017.027.4627.280.6560.2017.026.5426.570.1170.2027.028.2829.11 2.9150.2539.023.2322.71 2.3250.4547.518.7619.51 3.8160.353 6.025.2925.380.3550.352 4.522.7221.76 4.2170.1548.023.5925.397.2170.4037.525.6925.870.73表4㊀直径㊁摩擦因数㊁铺层方式㊁预紧力这四个参数分别对应的取值Tab.4㊀Values of diameter,friction coefficient,lay-up mode andpreloading force respectively摩擦因数Friction factor预紧力Pre-tighteningforce F/kN铺层方式Layer way螺栓直径Boltdiameter/mm0.111 5.00.222 5.50.333 6.00.444 6.50.557.00.6678910㊀㊀传统的拟合经验公式预测方法最大的难点在于经验公式中各个参数难以确定,导致难以得到具体的有较高精度的经验公式㊂以本文中的复合材料螺栓连接模型为例,传统的经验公式拟合需要确定不同参数对于最终失效载荷的影响权重,这需要许多的数据以及大量的时间来拟合经验公式,预测公式的精度也难以得到很好的保证㊂而深度学习能够通过大数据涵盖具体问题的特殊性,通过积累大数据建立模型,不拘泥于具体的公式,数据积累越多,预测结果越准确,效率也更高,并且能够实现实时在线计算㊂对于本文中的模型,传统经验公式预测方法从处理数据到拟合得到经验公式可能需要花费上月的时间,并且难度比较高,而构建一个深度学习的预测模型只需要训练几十次即可,一次训练的时间只需要不到一秒的时间,而且深度学习强大的非线性拟合能力能够很好地保证所得到模型的预测精度,相比之下,深度学习方法无疑是更为优秀的预测方法㊂表5㊀最大失效载荷预测值对应的参数组合以及仿真值Tab.5㊀Parameter combination and simulation value corresponding to the predicted value of maximum failure load 直径Diameter d/mm摩擦因数Friction factor铺层Layer预紧力Pre-tightening force F/kN预测值Predictive value/kN仿真值Simulation value/kN误差Error/%6.50.621036.536.0 1.4㊀第45卷第2期彭㊀凡等:基于深度学习的复合材料螺栓连接失效预测453㊀㊀4㊀结论㊀㊀本文针对复合材料三螺栓连接失效载荷的预测问题,建立了基于深度学习方法的预测模型,得到了以下结论:1)构建了复合材料螺栓连接失效峰值载荷的预测模型,比较了10组随机参数组合的预测结果和仿真结果,其中有9组的预测结果和仿真结果的差距在5%以内,只有一组为7%,预测结果相比仿真结果比较接近,预测模型较为可靠㊂2)通过嵌套式遍历循环的方法获得了影响复合材料螺栓连接强度的4个参数的所有组合结果,使用该预测模型计算得到了所有预测值,得到了失效峰值载荷最大情况下对应的参数组合,并与有限元计算结果对比,误差为1.4%㊂3)基于深度学习的复合材料螺栓连接失效峰值载荷的预测方法与传统的有限元预测方法相比,能够节省大量的建模与计算时间,而且可以实现实时在线计算,一旦预测模型建立成功,只需输入想要预测的参数组合,就能很快得到预测结果,非常便捷,同时,在数据库足够大的情况下,预测结果的精度也能够得到保证㊂参考文献(References)[1]㊀SHAMAEI K A R,SHOKRIEH M M.An analytical approach topredict the mechanical behavior of single-lap single-bolt compositejoints reinforced with carbon nanofibers[J].Composite Structures,2019(215):116-126.[2]㊀SHIPSHA A,BURMAN M.Failure mechanisms in NCF compositebolted joints:Experiments and FE model[J].Composites Part B,2020:107950.[3]㊀HU J S,ZHANG K F,XU Y W,et al.Modeling on bearingbehavior and damage evolution of single-lap bolted compositeinterference-fit joints[J].Composite Structures,2019(212):452-464.[4]㊀COELHO A,MOTTRAM J T,HARRIES K A.Bolted connections ofpultruded GFRP:Implications of geometric characteristics on netsection failure[J].Composite Structures,2015(131):878-884.[5]㊀WANG P D,HE R J,CHEN H S,et al.A novel predictive modelfor mechanical behavior of single-lap GFRP composite bolted jointunder static and dynamic loading[J].Composites Part B,2015(79):322-330.[6]㊀ASIF K,DAE-KWAN K,SOO C L,et al.Structural vibration-basedclassification and prediction of delamination in smart compositelaminates using deep learning neural network[J].Composites PartB,2019:161.[7]㊀HYUN-TAE B,SOLMOI P,HAEMIN J.Defect identification incomposite materials via thermography and deep learning techniques[J].Composite Structures,2020:246.[8]㊀郭姣姣,刘㊀伟,翟玮昊,等.随机故障注入结合神经网络法的机电系统可靠性计算方法[J].机械工程学报,2017,53(6):195-202.GUO Jiao Jiao,LIU Wei,ZHAI Wei Hao,et al.Reliabilitycalculation method of electromechanical system based on randomfault injection combined with neural network method[J].Journal ofMechanical Engineering,2017,53(6):195-202(In Chinese). [9]㊀薛亚东,高㊀健,李宜城,等.基于深度学习的地铁隧道衬砌病害检测模型优化[J].湖南大学学报(自然科学版),2020,47(7):137-146.XUE YaDong,GAO Jian,LI YiCheng,et al.Optimization ofdetection model for subway tunnel lining diseases based on deeplearning[J].Journal of Hunan University(Natural ScienceEdition),2020,47(7):137-146(In Chinese).[10]㊀薛亚东,李宜城.基于深度学习的盾构隧道衬砌病害识别方法[J].湖南大学学报(自然科学版),2018,45(3):100-109.XUE YaDong,LI YiCheng.Identification of shield tunnel liningdiseases based on deep learning[J].Journal of Hunan University(Natural Science),2018,45(3):100-109(In Chinese). [11]㊀李思琦,蒋志坚.基于EEMD-CNN的滚动轴承故障诊断方法[J].机械强度,2020,42(5):1033-1038.LI SiQi,JIANG ZhiJian.Rolling bearing fault diagnosis methodbased on eemd-cnn[J].Journal of Mechanical Strength,2020,42(5):1033-1038(In Chinese).[12]㊀段礼祥,张来斌,王朝晖.柴油机燃烧系统故障的小波包神经网络模糊诊断法[J].机械强度,2006(1):1-5.DUAN LiXiang,ZHANG LaiBin,WANG ZhaoHui.Fuzzy diagnosismethod of diesel engine combustion system fault based on waveletpacket neural network[J].Journal of Mechanical Strength,2006(1):1-5(In Chinese).[13]㊀CHENG X Q,WANG S W,ZHANG J,et al.Effect of damage onfailure mode of multi-bolt composite joints using failure envelopemethod[J].Composite Structures,2017:160.。
复合材料层合板结构的力学行为分析
复合材料层合板结构的力学行为分析复合材料层合板是由两种或多种不同材料层按一定规律堆叠而成的结构材料，广泛应用于航空航天、汽车工业、建筑等领域。
本文旨在分析复合材料层合板的力学行为，探讨其在工程中的应用潜力。
1. 引言复合材料层合板以其轻质、高强度的特性成为工程领域的热门材料。
它的力学行为不仅取决于各层材料的性质，还与层厚比、堆叠顺序、堆叠角度等因素密切相关。
2. 复合材料层合板的力学性能复合材料层合板的弯曲强度、抗剪强度、压缩强度等力学性能都远优于传统材料。
其中，弯曲强度是衡量其抗弯能力的重要指标。
3. 弯曲强度的分析复合材料层合板的弯曲强度主要受到各层材料的强度以及堆叠顺序的影响。
通过有限元分析等方法，可以预测不同堆叠方案下的弯曲强度，并为工程设计提供参考。
4. 抗剪性能的研究复合材料层合板的抗剪性能是指其在受到外力作用时，层间剪切破坏的能力。
研究表明，适当调整层厚比、堆叠角度等参数可以有效提高复合材料层合板的抗剪强度。
5. 压缩行为的评估复合材料层合板的压缩行为直接影响其在承受压力时的稳定性。
通过实验和数值模拟，可以研究不同层厚比、纤维束填充方式等因素对压缩性能的影响，并为结构设计提供参考。
6. 破坏机理的分析了解复合材料层合板的破坏机理对于优化设计至关重要。
常见的破坏模式包括层间剥离、纤维断裂、层间剪切破坏等。
深入研究这些破坏机理可以为材料改进和结构设计提供指导。
7. 工程应用潜力复合材料层合板由于其优异的力学性能和轻质化特点，在航空航天、汽车工业、建筑等领域具有广泛的应用潜力。
例如，利用层合板设计轻量化飞机翼等结构，可以提高飞机的燃油效率。
8. 结论复合材料层合板是一种具有优良力学性能的结构材料。
通过深入研究其力学行为，可以为工程设计和材料改进提供指导。
未来，随着技术的不断发展，复合材料层合板的应用前景将更加广阔。
通过以上分析可见，复合材料层合板在工程领域具有重要价值。
对其力学行为的深入理解有助于优化设计，提高结构性能。
基于连续损伤力学的复合材料多钉连接失效分析和试验研究
ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ ｄａｍａｇｅ ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ ｃｏｎｓｔｉｔｕｔｉｖｅ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ ｓｉｎｇｌｅ⁃ｌａｙｅｒ ｐｌａｔｅ ｉｓ ｃｏｍｐｉｌｅｄ ｂｙ ｕｓｉｎｇ ｆｉｎｉｔｅ ｅｌｅｍｅｎｔ ｓｕｂｒｏｕｔｉｎｅ． Ｉｎ
ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ， ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｐｒｏｐｏｓｅｓ ｔｏ ｕｓｅ ｔｈｅ ｐａｒｔｉｔｉｏｎ Ｎｅｗｔｏｎ ｍｅｔｈｏｄ， ｗｈｉｃｈ ｉｓ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｆｒｏｍ ｔｈｅ
ａｒｅ ｃｏｍｐａｒｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｕｌｔｓ． Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ ｍｏｄｅｌ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｃａｎ ｐｒｅｄｉｃｔ ａｎｄ
ｃａｌｃｕｌａｔｅ ｔｈｅ ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ ｒｅｓｐｏｎｓｅ ａｎｄ ｄａｍａｇｅ ｍｏｄｅ ｏｆ ｃａｒｂｏｎ ｆｉｂｅｒ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ ｍｕｌｔｉ⁃ｐｉｎ ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｕｎｄｅｒ ｔｅｎｓｉｌｅ ｌｏａｄ．
８８２６８６１１
Ｔｈｅ ｐｒｏｊｅｃｔ ｓｕｐｐｏｒｔｅｄ ｂｙ Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ ｏｆ Ｃｈｉｎａ （ Ｎｏ．１１６０２２３７） ，ａｎｄ ｔｈｅ Ｙｏｕｎｇ ａｎｄ Ｍｉｄｄｌｅ⁃Ａｇｅｄ
Ｐｒｏｊｅｃｔ ｏｆ Ｂａｓｉｃ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ａｂｉｌｉｔｙ Ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ ｏｆ Ｇｕａｎｇｘｉ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ Ｎｏ ２０２２ＫＹ１０７０） ．
载荷所引起的材料性能退化方式应不同，但是并没有
应用到三维模型，对纤维和基体在细观力学层面上的
复合材料层合板弹性参数和失效强度多尺度预测和损伤演化过程分析
(12)
其中，
。如图3(f)，层合板模型由于铺层角度差异和单元属性为横观异性材料，通常表现为各向异性材料特征（在特定铺层角度下会表现为面内准各向同性特征），每层单元的材料本构模型如式（13）所示。
在固定翼飞机上，空客A380客机的复合材料用量达到结构重量的25%（复合材料为22%，GLARE为3%）；波音787客机的主机翼和全机身使用全复合材料，该机复合材料用量占到机体结构重量的50%；而与波音787竞争的空客A350XWB客机的复合材料用量更是高达53%。
在旋翼机上，RAH-66武装直升机上复合材料用量达结构重量的50%以上；V-22倾转旋翼机上复合材料用量到达了结构重量50%；欧洲最新研制的虎式（Tiger）直升机，其复合材料用量高达80%。
图3 复合材料层合板多尺度几何结构模型
四、多尺度弹性本构模型复合材料多尺度几何模型（如图3所示）分别对应的材料模型如下：纤维和树脂基体均假定弹性脆性材料，纤维和基体界面粘结完好并组成细观模型，界面开裂归因于纤维或树脂失效所致（如图3(d)）；中观模型（如图3(e)），中间区域的材料属性来自图3(d)中模型的均质化属性；在层合板模型中(如图3(f))，每层材料属性来自图3(e)模型中的均质化材料属性。上述材料模型及其损伤与失效模型具体如：1、多尺度本构关系模型复合材料层合板的试验测试行为表现为脆性断裂特征，如图3(d)所示纤维和树脂采用各向同性弹性模型，二者的本构关系如式（11）所示。
(4)在有限元分析中, 如果上述单胞采用相对面节点等同分割则上式（3）可进一步简化为：顶点节点对，边界节点对和面内节点对。(a) 顶点节点对：对顶点节点 C, D’, B’, C’，式（3）则可表示为：
复合材料层合板失效分析
复合材料层合板失效分析概述复合材料层合板是一种由两个或多个不同材料的层片通过互相粘结形成的结构材料。
由于其具有良好的强度、刚度和耐腐蚀性能，广泛应用于航空航天、汽车、建筑等领域。
然而，在使用过程中，复合材料层合板可能会发生失效，降低其使用寿命和安全性。
因此，对复合材料层合板的失效进行分析非常重要。
本文将对复合材料层合板的失效进行分析，包括常见的失效模式、失效的原因以及预防措施。
常见的失效模式层间剥离层间剥离是复合材料层合板常见的失效模式之一。
当外部载荷作用在复合材料层合板上时，由于层间粘结强度不足，各层片之间会产生剪切应力，从而导致层间剥离失效。
纤维断裂纤维断裂是指复合材料层合板中纤维失效的情况。
由于复合材料的力学性能主要依赖于纤维的强度和刚度，当外部载荷达到纤维的极限强度时，纤维会发生断裂失效。
矩阵破坏复合材料层合板中的矩阵是纤维的粘结剂，当外部载荷作用在复合材料上时，矩阵可能会发生破坏。
矩阵破坏会导致脆性断裂，并可能引起层间剥离和纤维断裂。
疲劳失效疲劳失效是指复合材料层合板在长期受到交替或重复的载荷作用下，发生裂纹扩展和失效的情况。
疲劳失效通常由于载荷引起的局部变形和材料的应力集中导致。
失效的原因复合材料层合板失效的原因主要包括以下几个方面：设计不合理复合材料层合板的设计不合理是导致失效的重要原因之一。
设计应考虑到载荷的大小、方向和作用方式，合理设计层合板的厚度、层序和层间粘结结构，以确保其承载能力和韧性。
制造质量不合格制造过程中的质量问题也可能导致复合材料层合板失效。
例如，层片之间的粘结强度不足、纤维布局不合理、矩阵中含有缺陷等，都可能导致失效。
外部环境外部环境的异常变化也会导致复合材料层合板的失效。
例如，温度变化、湿度变化、化学腐蚀等都会对复合材料层合板的性能产生影响，进而导致失效。
预防措施为了预防复合材料层合板的失效，可以采取以下预防措施：合理设计合理的设计是预防失效的关键。
应根据复合材料层合板的使用条件和载荷要求，设计出合适的层厚比、层片间的粘结结构，避免出现层间剥离、纤维断裂等失效模式。
层合板螺栓连接的渐进失效分析
层 合板 螺栓 连 接 的渐 进 失 效分 析
冯加 印 ， 郭连 水 ， 赵 昕 ， 朱 荣 全。 ， 党耀 石。
（ １ ． 北 京 航 空 航 天 大 学 机 械 工 程 及 自动 化 学 院 ， 北京 １ ０ ０ １ ９ １ ；２ ． 中 国人 民解 放 军 驻 国 营六 九 九 厂 军 事代 表 室 ； ３ ． 北京遥感设备研究所 ， 北京 １ ０ ０ ０ ３ ９ ）
析 各 铺 层 的 失 效过 程 和 失 效 形 式 特 点 ， 得 到 层 合 板 的初 始 失 效 栽荷 和 最 终 失 效 栽荷 ， 为 复 合 材 料 舍 孔 板 强 化 结 构 的研 究
复合材 料损 伤 的重 要性 引起 了众 多 国内外学 者 的兴趣 ．Ｏｃ ｈ ｏ ａ 与Ｅ ｎ ｇ ｂ ｌ ｏ ｍｌ ＿ 】 ］ 对 复合 材 料 进行 了渐
进失 效分 析 ， Ｈａ ｓ ｈ ｉ ｎ ＿ ２ 失 效 准则 用 于 判 断 层合 板 的
提供 一 定 参 考 ． 关 键 词ｉ 螺栓连接 ； 复合材料 ； 损伤 ； 有 限 元
文献 标 识 码 ： Ａ
中图分类号 ： Ｔ Ｂ ３ ３ ０ ． １
失效 形式 ， Ｌ ｅ ｅ ［ ３ ］ 提 出 的 损 伤 模 型 用 于 进 行 材 料 刚 度退 化 ， 模 拟失 效 形式 ．Ｈｗａ ｎ ｇ和 Ｓ ｕ ｎ ＿ ４ ］ 运用 交 互 的３ Ｄ模 型 进 行 了渐 进 失 效 分 析 ， 采 用 改进 的 Ｔｓ ａ ｉ
２ ． １ 分 析 流 程
典 型 的 渐进 失 效 计 算 方 法 如 图 １所 示 ．在 每
复合材料层合板预紧螺栓连接应力分析
施加 。利用降温模拟螺栓预紧力的方法不受螺栓结
构形式 、分布情况等因素影响 ,适用于所有预紧螺栓
连接 。
4 计算结果分析 411 预紧力对孔边拉应力的影响
由于在层合板受力端只作用了 280 N 的拉力 , 所以模型是在弹性小变形范围内求解的 。只取上板 分析 ,因为模型中上板和下板的应力分布相同 。为 了消除边界的影响 ,文中将受拉端部分去除 ,只取上 板接触部分作应力分析 。图 2 ( a)和图 2 ( b)分别给 出了在 3 kN 预紧力下 45°和 0方向铺层的拉应力云 图 。 ( - 45°方向铺层的应力分布可参照 45°方向铺 层的应力分布 )
会有较大的误差 ,目前较为有效的途径是采用有限 元方法进行数值计算和分析 。
在总结以往螺栓连接模拟方法的前提下 ,笔者 研究了预紧力的施加方法和有限元非线性接触算 法 [ 2 ] ,应用 AN SYS软件 [ 3 ] 对复合材料层合板钛合 金受剪螺栓连接结构建立了全尺寸三维有限元接触 模型 ,并利用降温法模拟螺栓预紧力 ,得到了预紧力 对层合板孔边拉应力和层间应力 [ 6 ]的影响关系 ,为 复合材料层合板的螺栓连接计算提供了方法和参考 依据 。
收稿日期 : 2008 - 07 - 23 基金项目 :国家自然科学基金项目 ( 10477018)和西北工业大学科技
创新基金项目 (W016143)资助 作者简介 :张永杰 (1979 - ) ,博士 ,研究方向为飞行器结构设计与有
限元数值计算方法 , zyj19191 @ nwpu. edu. cn; 孙 秦 (联 系人 ) ,教授 ,博士生导师 , sunqin@ nwpu. edu. cn
+
{
R
e j
}
T
复合材料层合板分析
05 影响因素及优化策略探讨
影响因素识别
材料性能
包括纤维类型、基体类型、纤维体积分数等，对 层合板的力学性能、热性能等有显著影响。
铺层设计
铺层角度、顺序和厚度等设计参数直接影响层合 板的刚度、强度和稳定性。
制造工艺
如固化温度、压力和时间等工艺参数，对层合板 的内部质量和性能稳定性有重要影响。
优化策略提
提出了基于损伤容限的复合材料层合板设计方法，通过优 化铺层顺序和厚度分布等参数，提高了层合板的抗损伤能 力和耐久性。
未来研究方向展望
高性能复合材料层合板研究
探索新型高性能纤维增强复合材料的制备工艺和力学性能，为下一代复合材料层合板的研发提供技术 支持。
多功能复合材料层合板研究
开展具有多种功能（如承载、隔热、防雷击等）的复合材料层合板研究工作，拓展其在航空航天、汽 车等领域的应用范围。
和质量有重要影响。
力学性能分析方法
第一季度
第二季度
第三季度
第四季度
经典层合板理论
基于Kirchhoff假设， 忽略横向剪切变形，适 用于薄板和中厚板的分 析。该理论计算简单， 但对于厚板和复杂受力 状态的分析精度较低。
一阶剪切变形理论
考虑横向剪切变形的影 响，引入剪切修正因子 进行修正。该理论适用 于中厚板和厚板的分析
对复合材料层合板进行深入研究，有 助于优化其设计、制造和使用过程， 提高产品的性能和安全性。
研究的必要性
复合材料层合板具有优异的力学性能 和可设计性，但其复杂的力学行为和 失效机制需要深入研究。
国内外研究现状
国外研究现状
国外在复合材料层合板的研究方面起步较早，已经形成了较为完善的理论体系和实验方法 。近年来，国外学者主要关注于复合材料层合板的损伤与断裂、多尺度建模与分析、先进 制造技术等方向的研究。
复合材料螺栓连接讨论
+ 2F12 σ1 σ2 = 1
渐进损伤
损伤准则 退化方式
Hashin理论
σ11 + σA
2
+
1 2 2 2 σ12 + σ13 = 1 τA σ11 > 0 σ11 < 0
或σ11 = σ+ A σ11 = −σ− A
1 1 2 2 σ + σ + σ23 − σ22 σ33 22 33 τ2 σ+2 T T 1 2 2 + 2 σ13 + σ13 =1 σ22 + σ33 > 0 τA 1 σ− T
渐进损伤
渐进损伤
损伤准则 退化方式
Hill理论
2 2 G + H σ1 + F + H σ2 2 + F + G σ3 − 2Hσ1 σ2 − 2Gσ1 σ3 − 2Fσ2 σ3 2 2 + 2Lτ2 23 + 2Mτ13 + 2Nτ12 = 1
Tsai- Wu理论
2 2 F1 σ1 + F2 σ2 + F6 σ6 + F11 σ1 + F22 σ2 + F σ 66 6 + 2F16 σ1 σ2 + 2F26 σ2 σ6 2
退化方式
螺栓连接
net-tension
shear-out
bearing
tear-out
cleavage
螺栓连接
T
夹紧力 间隙 垫圈 螺栓排布 表面涂层 连接结构
cold expansion
interference fit
螺栓连接
TfBiblioteka FNF螺栓连接
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螺栓连接复合材料层合板力学建模及失效分析
碳纤维复合材料因其强度高、可设计性强等一系列优点在各个领域得到广泛应用。
在实际的工程应用中,考虑到螺栓连接构件的可拆卸性和替换性,因此对于螺栓连接工况下复合材料力学性能的分析成为众多学者的研究对象。
针对螺栓连接工况的复合材料层合板,本课题对其螺栓孔周围的应力分布和层合板失效进行了研究。
1.应力分析过程中考虑到复合材料孔边应力集中现象,基于阿鲁科教授提出的用于计算螺栓连接层合板孔边应力的复合函数,在弹性范围内对复合材料层合板进行了孔边应力计算;其后在有限元ABAQUS环境中,基于蔡-吴准则用于判定复合材料的初始失效,获得单钉双剪工况层合板初始失效前
的应力分布状态,将有限元应力计算结果与解析算法应力值进行比较,两种算法的计算结果具有一致性。
应力值用于分析孔边距对孔边应力分布的影响,通过对孔边的应力分析预测复合材料层合板初始失效位置。
2.复合材料的渐进失效分析过程在有限元环境中进行,结合Helius:PFA对复合材料基于MCT失效准则的判定,获得不同孔边距层合板从初始状态到最终失效的演化过程。
针对不同组分对载荷敏感度的不同,提出一种分区域失效敏感分析方法,在孔边载荷高敏感区域中对不同组分失效程度进行计算,结合应力集中因子分析不同区域中组分失效敏感度,并与层合板整体失效程度进行比较,获得层合板在失效过程中的扩散方向。
其后通过对有限元软件ABAQUS进行不同非线性特征集配置,实现对复合材料组分失效程度更加细致的划分,获得螺栓连接中组分失效程
度与层合板健康度的函数关系,并通过曲线将结果可视化。