Page 133 - 《爆炸与冲击》2026年第3期

第 46 卷 邹 震，等： 增强内凹蜂窝夹层结构弯曲力学性能及多目标优化设计 第 3 期

厚增大而显著增大。结合夹层梁变形模式（图 11(d)）可发现，芯层壁厚增大提高其承载强度，而夹层梁后
面 板 无 法 提 供 足 够 支 撑 促 使 芯 层 压 缩 变 形 ， 夹 层 梁 发 生 整 体 弯 曲 。 当 芯 层 壁 厚 由 0.20 mm 增 大 至
0.30 mm，后面板依然无法为芯层压缩变形提供足够支撑，RRH 夹层梁整体弯曲导致后面板最大变形无
显著变化。如图 11(c) 所示，当芯层壁厚处于 0.05～0.10 mm 区间，夹层梁 E 无显著变化，而当芯层壁厚
a
处于 0.10～0.30 mm 区间，芯层壁厚增大、夹层梁整体强度提升，夹层梁 E 显著提升。
a
4 增强内凹蜂窝夹层梁多目标优化

夹层梁作为一种高效轻质防护结构，其质量 (m)、E 、F 是重要评估指标。基于前文研究可知，夹层
m
a
梁耐撞性与其面板、芯层壁厚紧密相关，本节通过优化夹层梁面板、芯层壁厚以提升其吸能防护性能。
为提高仿真求解效率，优化过程涉及的冲击速度均为 3.0 m/s。
4.1 优化设计总体流程
RRH 夹层梁的多目标优化流程如图 12 所示，图中 DOE 为实验设计（design of experiment），Opt
LHD 为优化拉丁超立方设计 (optimal Lain hypercube design），MSP 为最小化代理预测（minimizing
surrogate prediction)，MSE 为均方误差（mean square error），MAE 为最大绝对误差（maximum absolute
error）。首先根据夹层梁工程应用需求确定优化目标、设计变量及其约束范围。在解决复杂工程问题时
通常需要大量实验或仿真分析以确定最优结构或工况参数，但上述方法不可避免的消耗大量计算资源
及时间，且未必得到最优结果。建立代理模型是一种快速获得优化问题整体变化趋势及优化点分布的
高效方法。合理样本点选择是建立高精度代理模型的前提，此处采用 Opt LHD 试验方法抽取设计空间
的样本点。根据样本点对应的设计变量构建数值模型，利用 LS-DYNA 计算求解对应的响应指标。基于
抽取的样本点及其响应值构建 Kriging 代理模型，利用 NSGA-Ⅱ多目标优化遗传算法求解，得到求解模

Design variables
Optimization objectives

DOE Select initial sample point Opt LHD
Introduce new points into
the sample space
Calculate simulation results LS-DYNA

Evaluate the predictive Kriging
performance

Establish the approximation MAE＜0.2, R ģ0.9
2
model based on the sample data
Surrogate models

Optimum point NSGA-Ⅱ
Yes
No MSP No
Satisfy convergence Duplicate with existing
criteria? MSE points?
Yes
Adding criterion
Output Pareto solution

Select compromise solution

图 12 RRH 夹层梁的多目标优化总体流程。
Fig. 12 Workflow for multi-objective optimization of RRH cored beam

033103-10