本发明公开了一种陶瓷复合装甲抗侵彻性能优化方法,包括以下步骤:在abaqus中建立相应几何模型并导出inp文件;对建立的几何模型中的陶瓷层插入0厚度的cohesive单元模拟裂纹生成,更新几何模型,生成包含Cohesive单元的inp文件;利用py脚本调用inp文件进行求解,获得复合装甲在子弹侵彻下的最大位移,将得到的最大位移作为优化的约束条件;利用GWO算法,进行优化求解;利用机器学习算法对GWO优化算法的结果进行验证并实现结果可视化。本发明充分考虑了裂纹的生成对抗侵彻性能的影响,为优化过程中目标函数的计算提供了更为精准和有效的数据,采用GWO算法,有着较高的收敛速度和精度,计算过程清晰直观,操作方便。 ......

  • 专利类型:

    发明专利

  • 申请/专利号:

    CN202210289073.1

  • 申请日期:

    2022-03-22

  • 专利申请人:

    西南交通大学

  • 分类号:

    F41H5/04

  • 发明/设计人:

    刘建涛金铸城陈乐涵唐名曾庆丰冯志强关康

  • 权利要求: 1.一种陶瓷复合装甲抗侵彻性能优化方法,其特征在于,包括以下步骤:S1:在abaqus软件当中,根据子弹侵彻复合装甲的实际情况建立相应几何模型并导出inp文件;S2:基于步骤S1建立的几何模型,对复合装甲中的陶瓷层插入0厚度的cohesive单元模拟裂纹生成,更新几何模型,生成包含Cohesive单元的inp文件;S3:利用py脚本调用步骤S2中的inp文件进行求解,获得复合装甲在子弹侵彻下的最大位移,将得到的最大位移作为优化的约束条件;S4:利用GWO算法,将步骤S3所得结果引入优化问题,不断更新模型厚度,并计算子弹侵彻导致的装甲板最大位移,经过预设迭代次数后输出和保存优化结果,进行优化求解;S5:利用机器学习算法对GWO优化算法的结果进行验证并实现结果可视化。2.根据权利要求1所述的一种陶瓷复合装甲抗侵彻性能优化方法,其特征在于,所述步骤S4采用GWO算法,对设计变量、目标函数、约束条件、搜索代理数、迭代次数进行设置,根据具体情况利用骤S3中返回的仿真结果作为其目标函数或约束条件。3.根据权利要求1所述的一种陶瓷复合装甲抗侵彻性能优化方法,其特征在于,所述步骤S4优化问题数学模型如下:max hbacks.t.t≤30mm,ρA≤43kg/m2式中,hback为复合装甲侵彻过程中变形最大值,t为复合装甲板总厚度,ρA为面密度。4.根据权利要求1所述的一种陶瓷复合装甲抗侵彻性能优化方法,其特征在于,所述步骤S5包括:S501:根据变量与设计域的要求利用界面集成的实验设计下的拉丁超立方抽样功能生成符合要求的随机且分布均匀的样本点,并输出为txt文件;S502:利用matlab编写inp文件编辑程序,导入步骤S501输出的txt文件,根据txt文件批量生成基于样本点数据的inp文件;S503:结合py脚本,命令abaquse批量计算上一步产生的inp文件,经过处理生成文本文件,导入界面程序的机器学习模块;S504:在机器学习选择合适的模型与参数,产生代理模型;S505:在寻优模块中选中上一步生成的代理模型,选择合适的寻优算法产生巡游结果。5.根据权利要求3所述的一种陶瓷复合装甲抗侵彻性能优化方法,其特征在于,所述步骤S504中模型包括神经网络和支持向量机。

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