一种吸能结构智能识别优化方法

技术特征：
1.一种吸能结构智能识别优化方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)防冲吸能构件设计：防冲吸能构件是具有多边形截面的薄壁构件；(2)构建有限元模型：采用有限元软件abaqus对构件建立有限元模型；采用dynamic-explicit算法，在构件底部与顶部分别设置刚性板，顶部为可移动刚性板，底部为固定刚性板，构件与刚性板接触关系为通用接触；沿壳单元厚度方向取积分点，网格为四边形；数值模拟得到构件的承载力-位移曲线；(3)构件等效塑性应变研究：为进一步分析构件在形变过程中的塑性变形区，根据构件对称性，在构件梯形区域与三角区域均匀选取若干个分析区域；分析梯形与三角形截面各区域等效塑性应变与构件承载力-位移曲线图，得到二者加肋区；(4)基于鱼群优化算法的优化流程：优化流程分为三部分：第一部分修改py命令流、第二部分运行py命令流、第三部分结果处理；1)第一部分：首先通过人工鱼群优化算法在设定范围内输出肋宽x、肋高y，其中设置的鱼群数为2，每次迭代会输出两组数据；通过matlab将输出的两组数据尺寸转化为绘制构件肋模型的节点坐标，并将节点坐标替换到py命令流的相应位置以此来修改肋尺寸；2)第二部分：通过matlab程序调运abaqus来运行上述py命令流，得到加肋模型；3)第三部分：通过matlab程序提取结果odb文件中步骤(2)数值模拟得到的承载力-位移曲线，取弹性阶段时的承载力最大值作为理想状态下承载力-位移曲线的恒阻值，来作为目标函数；将承载力-位移曲线恒阻值的后续数值与目标函数作差，设置差值与目标函数的允许误差为15％；若满足则输出结果，不满足则选择两次计算结果中更靠近目标函数的一组计算结果，在该计算结果附近重新输出两组数据，代回第一部分重新计算。(5)数值模拟模型：通过步骤(4)的优化流程不断迭代，输出最终计算得到的肋宽x、肋高y；构件与肋边缘通过命令tie绑定，以此模拟实际中的焊接。2.如权利要求1所述的吸能结构智能识别优化方法，其特征在于，步骤(1)所述多边形截面的薄壁构件的四个尖端处均分布一个钻石型凹角，从而形成预制折纹纹路；所述薄壁构件的多边形截面由完全相同的8个梯形与8个三角形组成，以中轴线对称排列组成；在面对冲击时防冲吸能构件按照预先设定折纹进行塑性变形，从而在变形过程中为支架提供恒定的承载力。3.如权利要求1所述的吸能结构智能识别优化方法，其特征在于，在步骤(2)所述承载力-位移曲线上设置四个标志点，分别表示：弹性变形结束、衰减段开始、衰减段结束与承载力最低点。4.如权利要求1所述的吸能结构智能识别优化方法，其特征在于，步骤(4)所述人工鱼群优化算法的具体步骤如下：
①
初始化设置，包括种群规模n、每条人工鱼的初始位置、人工鱼的视野visual、步长step、拥挤度因子δ、重复次数trynumber；
②
计算初始鱼群中各个个体的适应度，取最优人工鱼状态及其目标函数值赋予公告牌；
③
根据参数的设置对鱼群中各个体执行相应的行为，生成新的鱼群；
④
评价新鱼群中所有个体，若某个体优于公告牌，则更改公告牌上的最优值；
⑤
当公告牌上的最优解达到算法的终止条件或达到迭代次数上限时，结束算法，否则转步骤
③
。

技术总结
本发明涉及一种吸能结构智能识别优化方法，包括以下步骤：(1)防冲吸能构件设计；(2)构建有限元模型；(3)构件等效塑性应变研究；(4)基于鱼群优化算法的优化流程；(5)数值模拟模型：通过步骤(4)的优化流程不断迭代，输出最终计算得到的肋宽x、肋高y；构件与肋边缘通过命令tie绑定，以此模拟实际中的焊接。该方法基于现在应用较为广泛的方形预折纹吸能构件进行数值模拟计算分析，采用ABAQUS、MATLAB、PYTHON多软件与鱼群优化算法协调计算对支架进行结构优化，得到吸能构件的加肋区，并与吸能装置结合，使吸能防冲液压支架在面对竖向冲击与水平冲击时的防冲性能提高。平冲击时的防冲性能提高。平冲击时的防冲性能提高。


技术研发人员：潘一山 翁明月 陈云民 宋义敏 许海亮 肖永惠 安栋 罗浩 郭旭
受保护的技术使用者：中国中煤能源股份有限公司 北方工业大学
技术研发日：2022.06.14
技术公布日：2022/9/2