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结合DIC技术的车用复合材料参数反演方法
  • ISSN号:1003-8728
  • 期刊名称:《机械科学与技术》
  • 时间:0
  • 分类:TB332[一般工业技术—材料科学与工程]
  • 作者机构:湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室,长沙410082
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(11172096)与湖南省杰出青年(14JJL016)资助
中文摘要:

针对传统电测法在复合材料参数测定中易受环境干扰等问题,提出一种基于数字图像相关(digitalimagecorrelation,DIC)技术的车用复合材料参数反演方法。首先通过DIC技术获得复合材料试样的全场位移场,结合有限元仿真,以测量值与仿真值之间的误差为目标函数,构建反问题模型。采用遗传算法和序列二次规划法相结合的策略对材料参数进行反求,获得能表征复合材料真实材料参数的最优值。试验表明,基于DIC技术的反演方法对未知参数在较大区间下具有较强的识别能力,且能一次性且完整地反演复合材料的本构参数,反演精度和计算效率都有一定优势。

英文摘要:

For getting the constitutive parameters of composite material, comparing with the traditional electrical measuring method, this paper proposes an parameter estimation technique based on digital image correlation technique (DIC), which solves the easily interfered issue at the time of measuring parameters. In view of the carbon fiber composites, which is used the body and chassis of vehicles, as the subject of study. Firstly, the parameter estimation technique obtains the whole displacement field of the composite specimens with the test apparatuses of DIC. Then, combining with finite element method ( FEM), the parameter estimation problem model is established through the error function between the measured and the simulated results. Finally, in order to find the optimal result, the paper combines the genetic algorithm (GA) with the sequential quadratic programming (SQP) to represent the real composite material constitutive parameters. The experiment shows that the ability of the proposed method is strong to identify the material constitutive parameters, especially the parameters in a larger interval range. Besides, the approach could identify complete composite material parameters by once, and has the superior precision and efficiency.

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期刊信息
  • 《机械科学与技术》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:
  • 主办单位:西北工业大学
  • 主编:姜澄宇
  • 地址:陕西西安友谊西路127号
  • 邮编:710072
  • 邮箱:mst@Nwpu.edu.cn
  • 电话:029-88493054 88460226
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-8728
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1114/TH
  • 邮发代号:52-193
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:21878