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摘要：本发明公开了基于混合不确定性的编织复合材料多尺度可靠性分析方法，属于复合材料技术领域，本发明相较于已有的编织复合材料可靠性分析方法，本专利综合考虑了材料内部纱线力学性能的认知不确定性与几何尺寸的客观不确定性，分别采用区间法与核密度估计法对上述两种不确定性进行综合量化，能够实现对结构力学响应的准确模拟；采用了基于分层抽样和改进和声算法的样本空间优化方法，实现对大参数样本空间的均匀填充。采用两级神经网络方法建立细观属性到结构响应的代理模型，避免了复杂模型的细观建模工作，实现在高度非线性条件下对目标载荷的准确预测。

主权项：1.基于混合不确定性的编织复合材料多尺度可靠性分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对编织复合材料结构进行XCT扫描，获取编织复合材料结构内部的细观图像，步骤2：对XCT图像中的纱线细观几何参数进行测量，获取几何参数样本，步骤3：根据所统计纱线细观几何参数的空间坐标对编织复合材料结构进行分区，对各区域内的纱线细观几何参数采用核密度估计法进行非参数估计，获取基于真实纱线的几何参数概率密度函数，步骤4：根据几何参数概率密度函数对纱线细观几何参数进行分层随机抽样，得到第一随机样本，用于表征纱线细观几何参数的随机分布，步骤5：通过数值仿真或公开文献获取纱线在各方向上的应力-应变本构响应曲线分布范围，基于区间法获取其包络面的边界曲线，对边界曲线进行多项式拟合，采用均匀分布在0～1范围内进行分层随机抽样，根据抽样结果对边界曲线进行插值，得到第二随机样本，用于表征纱线在各方向上的随机性能，步骤6：采用改进和声算法对第一随机样本和第二随机样本的组合方式进行优化，使得组合后样本间最短距离最大化，得到优化后的样本集，步骤7：根据优化后的样本集建立编织结构RVE模型，采用有限元法计算RVE模型在各方向上的应力-应变本构响应，获得“细观参数-宏观性能”数据集，步骤8：建立神经网络框架，将细观参数作为输入层参数，将宏观性能作为输出层参数，得到“细观参数-宏观性能”神经网络代理模型，完成由“细观参数”到“宏观性能”的映射，步骤9：基于“细观参数-宏观性能”神经网络代理模型，按空间分布对纱线本构参数、RVE几何参数进行抽样，获取对应的材料宏观性能范围，步骤10：在材料宏观性能范围内进行抽样，将材料宏观性能赋予结构中的对应区域，开展有限元仿真，获得结构的失效载荷值，获得“宏观性能-结构响应”数据集，步骤11：建立神经网络框架，将宏观性能作为输入层参数，将结构响应作为输出层参数，得到“宏观性能-结构响应”神经网络代理模型，完成由“宏观性能”到“结构响应”的映射，步骤12：基于上述“细观参数-宏观性能”和“宏观性能-结构响应”神经网络代理模型，采用蒙特卡洛方法计算结构中各区域的失效概率。

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百度查询： 南京航空航天大学 基于混合不确定性的编织复合材料多尺度可靠性分析方法