基于ABAQUS的复合层状板热屈曲失稳仿真分析

新星杯·14天创作挑战营·第18期 10w+人浏览 249人参与

1. 引言

复合材料层合板由不同方向的单层板叠合而成。当结构受到温度变化作用时,由于各铺层热膨胀系数(CTE)的差异以及层间约束,会产生复杂的热应力。当热应力达到临界值时,结构可能发生屈曲失稳现象。预测复合材料层合板的热屈曲临界温度或临界载荷,对于高温环境下的结构安全设计至关重要。ABAQUS作为强大的非线性有限元分析软件,提供了完善的复合材料建模工具和热力耦合分析能力,是进行此类仿真的理想选择。

2. 模型建立

2.1 几何模型

在ABAQUS/CAE中,创建代表复合材料层合板的几何体。通常使用壳单元(Shell)进行建模,因其能高效模拟薄板结构。但是为了观察到每层材料间的温度传递和受力情况,我们使用三维实体进行建模,层合板的尺寸(长、宽、总厚)需要根据实际情况定义。层与层之间完美接触,建模过程采用整体式分割进行。

2.2 材料属性定义

这是仿真的关键步骤。复合材料通常表现出正交各向异性。需要为每一铺层定义以下属性:

  • 密度
  • 弹性性能: 杨氏模量, 泊松比, 剪切模量。
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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