[發(fā)明專利]一種修正的Biot復(fù)合材料頻變阻尼行為預(yù)測方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010735472.7 | 申請日: | 2020-07-28 |
| 公開(公告)號: | CN111783316B | 公開(公告)日: | 2022-08-12 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 秦朝燁;潘圣其;代其義;褚福磊 | 申請(專利權(quán))人: | 清華大學(xué) |
| 主分類號: | G06F30/20 | 分類號: | G06F30/20;G16C60/00;G06F111/04;G06F111/06;G06F113/26 |
| 代理公司: | 北京清亦華知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11201 | 代理人: | 廖元秋 |
| 地址: | 100084*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 修正 biot 復(fù)合材料 阻尼 行為 預(yù)測 方法 | ||
本發(fā)明提出一種修正的Biot復(fù)合材料頻變阻尼行為預(yù)測方法,涉及復(fù)合材料領(lǐng)域。本發(fā)明通過在現(xiàn)有的Biot模型基礎(chǔ)上并聯(lián)一個阻尼微振子來修正Biot模型,對待預(yù)測的樹脂基復(fù)合材料進行DMA實驗,根據(jù)實驗結(jié)果建立一個目標(biāo)優(yōu)化模型,對模型求解,確定修正的Biot模型的各參數(shù)值,最終得到該樹脂基復(fù)合材料在對應(yīng)不同激勵頻率下的儲能模量、耗能模量和損耗因子。本發(fā)明針對樹脂基復(fù)合材料的阻尼預(yù)測精度比現(xiàn)有的積分型阻尼模型高,便于計算,有較高的應(yīng)用價值。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及復(fù)合材料領(lǐng)域,具體涉及一種修正的Biot復(fù)合材料頻變阻尼行為預(yù)測方法。
背景技術(shù)
在機械振動、機械結(jié)構(gòu)、航空、航天和航海等領(lǐng)域,輕量化設(shè)計是一項重要的技術(shù)指標(biāo),在外在激勵下,振動容易產(chǎn)生,而振動會對結(jié)構(gòu)產(chǎn)生不可恢復(fù)的損害。因此,為了有效抑制振動,阻尼材料在各個領(lǐng)域內(nèi)被廣泛使用。在現(xiàn)有的阻尼材料之中,樹脂基復(fù)合材料同時具備足夠的剛度和強度,以及較高的阻尼系數(shù),因此樹脂基復(fù)合材料在阻尼材料領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景,這也導(dǎo)致了樹脂基復(fù)合材料引起廣大學(xué)者的興趣。復(fù)合材料的頻變阻尼特性,是準(zhǔn)確預(yù)測復(fù)合材料阻尼特性目前急需解決的技術(shù)難題。通過建立積分型阻尼模型,能夠預(yù)測復(fù)合材料隨頻率變化的動態(tài)阻尼特性,這對于復(fù)合材料的阻尼特性研究有著重要的作用。然而傳統(tǒng)的積分型阻尼模型不能有效預(yù)測樹脂基復(fù)合材料的阻尼特性,尤其在低頻段時誤差尤為明顯。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明為了解決現(xiàn)有積分型阻尼模型對樹脂基復(fù)合材料的阻尼特性預(yù)測的不足,提出一種修正的Biot復(fù)合材料頻變阻尼行為預(yù)測方法。本發(fā)明針對樹脂基復(fù)合材料的阻尼預(yù)測精度比現(xiàn)有的積分型阻尼模型高,便于計算,有較高的應(yīng)用價值。
本發(fā)明提出一種修正的Biot復(fù)合材料頻變阻尼行為預(yù)測方法,其特征在于,該方法包括以下步驟:
1)建立Biot模型;
任一樹脂基復(fù)合材料復(fù)模量在Laplace域中表示為:
其中,G0表示復(fù)模量的平衡值;n表示微振子的數(shù)量;ai和bi分別為第i個微振子的待定正參數(shù);s表示Laplace算子且s=j(luò)ω,j表示虛數(shù)單位且j2=-1,ω表示激勵頻率,sG(s)表示材料的復(fù)模量;
2)對于步驟1)建立的模型,并聯(lián)一個阻尼微振子到該Biot模型,得到修正的Biot模型;
在修正的Biot模型中,該樹脂基復(fù)合材料復(fù)模量在Laplace域中表示如下:
其中,G0G1表示新增的阻尼微振子的損耗因子;
修正的Biot模型的實部表示如下:
修正的Biot模型的虛部表示如下:
3)對待預(yù)測的樹脂基復(fù)合材料進行動態(tài)力學(xué)分析DMA實驗,獲取該材料在不同頻率下的阻尼結(jié)果;
4)基于步驟3)的DMA實驗得到的結(jié)果,建立一個目標(biāo)優(yōu)化模型;該模型由目標(biāo)函數(shù)和約束條件構(gòu)成;具體步驟如下:
4-1)確定該目標(biāo)優(yōu)化模型的目標(biāo)函數(shù)如下:
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