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    基于邊界位移的復(fù)合材料力學(xué)參數(shù)無損反演方法

    2022-03-10 07:32:00趙冬梅鄧建偉
    計算力學(xué)學(xué)報 2022年1期
    關(guān)鍵詞:結(jié)點(diǎn)反演分層

    趙冬梅, 鄧建偉, 孫 直, 梅 躍

    (大連理工大學(xué) 工程力學(xué)系 工業(yè)裝備結(jié)構(gòu)分析國家重點(diǎn)實驗室,大連 116024)

    1 引 言

    非均質(zhì)材料的反演已經(jīng)在很多領(lǐng)域有重要應(yīng)用。如在臨床醫(yī)學(xué)領(lǐng)域[1],可實現(xiàn)腫塊的診斷以及治療,因為腫塊通常比周圍的生物組織更硬,所以通過對生物組織的材料參數(shù)反演,可對腫塊定性表征。在生物力學(xué)領(lǐng)域中,細(xì)胞內(nèi)部的不均勻材料分布能直接反映細(xì)胞的力學(xué)行為,而細(xì)胞的力學(xué)行為對于細(xì)胞的分化與遷移有著重要的影響[2]。

    目前求解反問題的方法主要有兩種,一是基于優(yōu)化的有限元更新法[4,5],通過全場測量技術(shù)獲得在某種載荷情況下的測量位移場,根據(jù)經(jīng)驗設(shè)置初始假設(shè)的材料力學(xué)參數(shù)值,利用有限元法模擬獲得模擬測量位移場,優(yōu)化離散有限元模型中每一結(jié)點(diǎn)的力學(xué)參數(shù),并不斷迭代,直到含有全場測量位移的目標(biāo)函數(shù)最小化。二是虛場法[4,6],利用全場測量技術(shù)獲得結(jié)構(gòu)的變形信息,將人為構(gòu)造滿足運(yùn)動許可的虛場和測量位移場代入虛功方程,對反問題進(jìn)行求解,不需要迭代,求解十分迅速。這兩種方法可用于多種本構(gòu),不僅可以反演線性材料參數(shù),也可以反演非線性、超彈性[7]和各向異性材料參數(shù)。現(xiàn)在可通過全場位移反演出正交各向異性獨(dú)立的四個材料參數(shù)[7-10]。

    上述兩種方法都需要獲取結(jié)構(gòu)的變形信息,因此實際測量位移的精度會影響反問題的求解精度,實際測量位移的誤差越大,反問題的求解難度也隨之加大。全場測量技術(shù)的高速發(fā)展[11-13]為精確測量位移值提供了技術(shù)支持,從而提高了反問題求解結(jié)果的精度。上述方法依賴精確的全場測量位移,但全場位移較難獲取且結(jié)構(gòu)內(nèi)部的位移測量精度低。因此,本文提出基于邊界位移的反演方法求解反問題[14,15],此方法僅利用結(jié)構(gòu)表面位移信息,就能夠重建結(jié)構(gòu)的材料參數(shù)分布。相對于測量全場位移,邊界位移的測量精度高且測量方式豐富。

    2 研究方法

    2.1 有限元更新法

    本文采用的主要研究方法是基于邊界位移的有限元更新法。該反演算法的主要思想是將反問題轉(zhuǎn)化為帶有約束的優(yōu)化問題來進(jìn)行求解。其優(yōu)化列式為

    (1)

    給定n組測量邊界位移數(shù)據(jù)場,使目標(biāo)函數(shù)最小化,求解得到剪切模量的分布。

    本文采用幾種不同的優(yōu)化方法對其目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行求解,一是結(jié)點(diǎn)優(yōu)化,即對離散模型的每一結(jié)點(diǎn)的材料參數(shù)都進(jìn)行優(yōu)化;二是厚度方向上優(yōu)化,即已知在軸向上的材料均勻分布,優(yōu)化厚度方向上的材料參數(shù);三是已知各層材料厚度后,優(yōu)化各層的材料參數(shù)。本文研究方法流程如圖1所示。

    2.2 伴隨法

    本文利用基于梯度的Limited-BFGS Method(Limited Broyden-Fletcher -Goldfarb -Shanno Method)求解約束優(yōu)化問題[16]?;谔荻鹊膬?yōu)化方法在每次迭代過程中都需要目標(biāo)函數(shù)的值及目標(biāo)函數(shù)關(guān)于未知材料參數(shù)的梯度。對于離散問題域,必須在每個結(jié)點(diǎn)處計算出目標(biāo)函數(shù)的梯度。

    圖1 反演算法流程

    將式(1)簡寫為

    (2)

    式中Reg(βm)為總變差遞減正則化(TVD),βm為未知材料參數(shù)。求目標(biāo)函數(shù)對每一個未知材料參數(shù)的梯度,

    (3)

    (4)

    式中K,U和F分別為整體剛度矩陣、位移矢量以及外力。直接求解目標(biāo)函數(shù)對材料參數(shù)的梯度需要對每一結(jié)點(diǎn)的目標(biāo)函數(shù)都進(jìn)行梯度求解,需求解大量的正問題,計算量非常大。因此,本文采用伴隨方法高效求解目標(biāo)函數(shù)的梯度。將式(4)代入式(3)得

    (5)

    (6)

    由式(6)可得,伴隨法只需要在每次迭代時求解兩次正問題,即可得到目標(biāo)函數(shù)的梯度,計算效率顯著提高。

    3 算例分析

    以復(fù)合材料層合板為研究對象,選用雙層板作為分析對象,并假設(shè)每一層材料為均勻材料,且結(jié)構(gòu)為可壓縮材料,處于平面應(yīng)變狀態(tài)情況下。圖2為該結(jié)構(gòu)模型,在兩層交界面上,材料是光滑過度,上層材料的剪切模量為6 MPa,下層材料的剪切模量為1 MPa,泊松比均為0.3。該模型在水平方向有81個結(jié)點(diǎn),豎直方向上有41個結(jié)點(diǎn),總共采用6400個線性三角形單元。

    圖2 目標(biāo)剪切模量分布及施加載荷位置

    圖2分別采用了5個、10個和15個不同的邊界位移組;圖中SM為剪切模量,單位為MPa。本文通過有限元法求解正問題獲取模擬的測量位移數(shù)據(jù)。在求解正問題時,模型底部左端為固定鉸支,右端為可移動鉸支;在模型頂部施加力載荷,一個箭頭代表一個工況,即求解一次正問題可獲取一組邊界位移場。

    考慮在實際情況下,測量位移不可避免地存在噪聲。為了更好地模擬實際情況,在本文求解正問題所得的位移場數(shù)據(jù)中分別加入0.1%,1%以及5%的高斯白噪聲,噪聲水平的定義為

    (7)

    本文分別利用5組、10組和15組邊界位移場進(jìn)行反問題求解。圖3是對每一結(jié)點(diǎn)優(yōu)化,非均質(zhì)剪切模量分布的重建結(jié)果。圖4顯示在已知軸向上的材料均勻分布,在厚度方向上優(yōu)化反演的剪切模量分布。圖5是已知材料厚度后,材料剪切模量的重建結(jié)果。圖3~圖5中,第1行~第4行分別為無噪聲、0.1%,1%和5%噪聲水平的重建結(jié)果。

    利用式(8)定義剪切模量的相對誤差為

    (8)

    表1~表3分別為圖3~圖5的誤差分析。

    表1 結(jié)點(diǎn)優(yōu)化的重建剪切模量相對誤差 (單位:%)

    從圖3和表1可以看出,在同一位移場下,隨著噪聲水平的增加,反演的剪切模量值遠(yuǎn)離目標(biāo)剪切模量分布,反演的分層界面處也越來越不光滑。在沒有噪聲的情況下,隨著位移場數(shù)的增加,反演剪切模量值與目標(biāo)值相差不大,材料交界處趨于目標(biāo)分布。在5%噪聲水平情況下,5組位移場下反演結(jié)果分層并不明顯,10組和15組位移場下的反演結(jié)果分層情況更為明顯,但整體的反演剪切模量值都偏大,這可能是噪聲過大造成的。

    圖3 結(jié)點(diǎn)優(yōu)化的剪切模量重建結(jié)果

    圖4中,在無噪聲和0.1%噪聲水平情況下,整體來看,分層情況與目標(biāo)分層非常接近,反演剪切模量值也比較接近目標(biāo)的剪切模量分布。在1%和5%噪聲水平情況下,反演結(jié)果的層數(shù)可得到是兩層,但每層材料的厚度反演結(jié)果惡化。從表2誤差分析可以看出,厚度方向上優(yōu)化較結(jié)點(diǎn)優(yōu)化誤差值明顯降低。

    圖4 厚度方向上優(yōu)化的剪切模量重建結(jié)果

    表2 厚度方向上優(yōu)化的重建剪切模量相對誤差 (單位:%)

    圖5中,在1%和5%噪聲水平情況下,反演剪切模量的最大值與目標(biāo)值有微小差異。但在所有噪聲水平情況下,整體來看分層情況與目標(biāo)分層非常接近,反演剪切模量值也比較接近目標(biāo)的剪切模量分布。由表3可知,所有噪聲水平下的誤差明顯降低很多。

    從圖3~圖5可以看出,反演結(jié)果均出現(xiàn)了分層現(xiàn)象,圖3的分層不如圖4和圖5明顯;并且在 圖3 左右兩端邊界位置反演的分層情況較差,反演的剪切模量值也存在較大誤差;圖5的反演結(jié)果分層情況是最接近目標(biāo)分布的。在已知材料厚度的情況下,反演的剪切模量值和分層情況最為精確。在同一噪聲水平下,隨著位移場數(shù)的增加,重建的剪切模量值愈接近目標(biāo)值;隨著噪聲水平的增大,反演結(jié)果中的材料界面分層處變得越來越不光滑,重建的剪切模量值遠(yuǎn)離目標(biāo)值。

    圖5 已知各層材料厚度的剪切模量重建結(jié)果

    表3 已知各層材料厚度的重建剪切模量相對誤差 (單位:%)

    4 結(jié) 論

    首先,本文僅利用邊界位移場即可較為精確地反演復(fù)合材料的非均質(zhì)材料參數(shù)分布,且隨著位移場數(shù)的增加,反演結(jié)果會越來越接近目標(biāo)值。其次,在分析的三種情況下,結(jié)點(diǎn)優(yōu)化的誤差整體最大;已知材料各層厚度的優(yōu)化方法誤差最小。綜上,本文方法可以在結(jié)構(gòu)全場位移難以測得時為復(fù)合層合板材料參數(shù)識別提供新的參考方法。

    基于復(fù)合材料的力學(xué)參數(shù)識別,可進(jìn)一步對其進(jìn)行損傷識別及結(jié)構(gòu)安全性評價。本文的研究結(jié)果對復(fù)合材料的無損檢測以及損傷識別提供了新的思路。未來將通過實驗測得的邊界位移場數(shù)據(jù)對算法進(jìn)一步測試。

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