Page 193 - 《爆炸与冲击》2026年第5期

Θ
Θ
Θ α
β
θ ρ

第 46 卷 韩思豪，等： 机器学习驱动的折纸超材料夹芯结构低速冲击响应预测及多目标优化 第 5 期
Θ

12 25 16 25
Simulated Simulated
Predicted Predicted
20 20
9 12
Force/kN 6 15 Internal energy/J Force/kN 8 15 Internal energy/J

10
10
3 α=15.0° 5 4 α=15.0° 5
β=32.6° F P =9.94 kN β=29.1° F P =10.83 kN
θ=15.2° ρ eff =0.243 3 θ=15.4° ρ eff =0.238 7
0 0
0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5
Time/ms Time/ms
(c) Impact responses of Θ 12 (d) Impact responses of Θ 13
图 13 缓冲-轻量化多目标优化结果示意图
Fig. 13 Results of the multi-objective optimization of buffering and lightweight
r
m∆v = Fdt ，降低峰值力
冲击防护结果。同时，峰值力的减小伴随着冲击作用时间延长。根据动量定理
和延长冲击时间能够有效降低被保护结构的瞬时冲击速度，提升防护效能。
另外，在等效密度相近的范围内，所提出夹芯复合结构能够实现广泛的峰值力可调区间，充分展现
ρ eff = 0.2433 。然而
了折纸超材料丰富的力学可调特性。有趣的是，膝点 Θ 9 和 Θ 12 具有相同的等效密度
Θ 12 的峰值力从 16.58 kN 降低到了 9.94 kN。该现象与 2.2 节中的结论一致， Θ 12 的参数组合 α，θ 降低、
β 增大，促使变形模式转变。如图 14(a) 所示，折纸芯层受到冲击时变形机制从壁板拉压主导转变为折痕
弯曲主导，从而降低夹芯复合结构的整体刚度，降低峰值力并延长载荷作用时间，显著提升防护效能。
对比图 14(b) 所示 Θ 8 和 Θ 11 进一步证明，通过调节折纸的角度参数组合来改变变形模式与应力传播路径
是调控峰值力的核心机制。

Θ 9 Θ 8

Tensile/compressive deformation in plates Tensile/compressive deformation in plates
Θ 12 Θ 11

Bending deformation in creases Bending deformation in creases

(a) Different deformation modes with the same ρ eff (b) Deformation modes under the max/min F P
图 14 折纸超材料芯层变形模式示意图。
Fig. 14 Schematic of the deformation mode of the origami metamaterial cores
4 结 论

融合深度学习和强化学习，实现了对折纸超材料夹芯复合结构的低速冲击响应预测和多目标优化，
得到了以下主要结论。

051441-15