[發明專利]一種利用神經網絡預測平流層飛艇蒙皮材料變形的方法

在審

• 申請號: 202011515090.X
• 申請日: 2020-12-21
• 公開（公告）號: CN112507625A
• 公開（公告）日: 2021-03-16
• 發明（設計）人: 孟軍輝;高敏畯;劉莉;李懷建;李文光
• 申請（專利權）人: 北京理工大學
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06N3/04;G06F119/14
• 代理公司: 北京正陽理工知識產權代理事務所(普通合伙) 11639
• 代理人: 張利萍

本發明涉及一種利用神經網絡預測平流層飛艇蒙皮材料變形的方法，屬于損傷分析技術領域。本發明實現方法為：針對平流層飛艇蒙皮材料在復雜工作環境下的真實變形接近非比例雙軸拉伸，開展多種應力比條件下的雙軸拉伸試驗，收集神經網絡所需的訓練樣本數據；構建包含輸入層、隱含層和輸出層的貝葉斯神經網絡，從而建立蒙皮材料的變形行為簡單表述模型；采用訓練好的神經網絡對蒙皮材料的變形行為進行實時預測。本發明提供的一種利用神經網絡預測平流層飛艇蒙皮材料變形的方法預測精度較高，穩定性較好，推廣能力強，能夠滿足實時、準確預測蒙皮材料變形行為的要求，為優化材料設計和指導平流層飛艇結構設計提供新的方法。

技術領域

本發明涉及一種利用神經網絡預測平流層飛艇蒙皮材料變形的方法，屬于損傷分析技術領域。

背景技術

平流層飛艇主要利用靜浮力克服地球引力，飛行于20-50km的平流層高度。由于具有長期駐空、定點和高分辨率對地觀測的能力，平流層飛艇有著較高的經濟和戰略價值，成為近年來各國科學工作者的研究熱點。平流層復雜的環境特征以及飛艇獨特的外形設計給平流層飛艇蒙皮材料的力學性能提出較高的要求，目前尚未研制出可以長期駐空、工程實用的平流層飛艇。

平流層大氣密度低和對流換熱小的特點，使得晝夜周期變化的太陽輻射引起飛艇內封閉的浮升氣體溫度出現高達70K的溫差，同時也對飛艇柔性氣囊材料的力學性能有很大影響，超壓及熱疲勞等可能會使得飛艇柔性氣囊產生初始裂紋或缺陷迅速撕裂擴展，從而影響其安全可靠性與控制。有效預測飛艇蒙皮材料在復雜載荷狀態下的變形行為對優化材料設計、提高其抗破壞性和飛艇結構布局設計具有重要意義。

平流層飛艇蒙皮材料通常采用正交編織的纖維增強復合材料，在充氣上升以及服役環境巨大壓差的作用下，材料柔性的特點使其無法承受面外載荷，通常通過面外變形將法向壓差載荷轉化為面內雙軸非比例拉伸載荷，雙軸拉伸方向與正交紗線方向一致。因此，研究平流層飛艇蒙皮材料在不同應力比下的雙軸拉伸力學行為，并采用合適的方法預測飛艇蒙皮材料的變形行為，從而避免材料破壞、優化材料設計，成為飛艇蒙皮材料力學性能分析所面臨的新挑戰。

現有的數學公式和基礎理論面臨模型復雜、計算量繁重的問題，無法實現預測蒙皮材料未知變形數據的效果，而機器學習作為人工智能的一個重要分支，是通過算法使機器能從大量歷史數據中學習規律，從而對新的樣本做智能識別或對未來進行預測。作為機器學習領域具有代表性的人工神經網絡，可以將蒙皮材料雙軸非比例拉伸條件下的變形特征通過統一的準則進行關聯與學習，構建簡單表述模型并對全新應力比下的變形行為進行快速準確預測。本發明旨在提供一種利用貝葉斯神經網絡預測平流層飛艇蒙皮材料變形的方法，預測蒙皮材料在不同應力比下的變形特性，為指導平流層飛艇的結構設計提供新的方法。

發明內容

本發明的目的是提供一種利用神經網絡預測平流層飛艇蒙皮材料變形的方法，該方法解決了傳統數學模型計算量繁重、模型復雜的問題，可以通過對蒙皮材料雙軸拉伸試驗數據進行自主學習，構建出一個簡單表述模型來理解和快速預測蒙皮材料的變形特性，方法簡單，降低了試驗成本并提高了工作效率。

本發明的目的是通過以下技術方案實現的：

一種利用神經網絡預測平流層飛艇蒙皮材料變形的方法，包括如下步驟：

步驟一、制作十字形蒙皮材料試樣，試樣的十字角進行倒圓角處理以避免應力集中現象的發生。將引伸計沿經緯方向放置在中間區域并用螺釘固定在試樣上，測量材料在經緯方向上的應變大小。采用拉力傳感器測量材料應力大小，拉力傳感器裝配在拉伸試驗機的拉伸臂上，采用特殊的雙軸拉伸試驗機開展試驗；

步驟二、對試樣進行多種應力比條件下的雙軸拉伸試驗，應力比包括(1:1、1.3:1、1.5:1、1.7:1和2:1)，應力比表示的是沿經紗方向的應力除以沿緯紗方向的應力。收集并篩選試驗結果數據，對數據進行打亂順序和歸一化的預處理，得到貝葉斯神經網絡所需的訓練樣本數據；