基于Kriging近似模型的碳纤维增强复合材料疲劳性能预测及其应用 |
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摘 要: | 以平纹机织碳纤维增强树脂基(CFRP)复合材料为研究对象,通过力学试验测试材料的静态力学和疲劳力学性能,结合Kriging插值方法和Basquin疲劳方程建立预测任意载荷下疲劳应力-循环寿命(S-N)曲线的恒幅寿命图模型,并以此作为复合材料结构优化设计的性能约束;同时,利用最优拉丁超立方试验设计方法和Kriging近似模型构建优化目标和约束响应的近似模型,采用遗传算法优化得到CFRP复合材料电动汽车电池箱壳体的厚度,并通过台架实验加以验证.结果表明,优化后,电池箱壳体结构的减重率达到34.39%.
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