Page 200 - 《爆炸与冲击》2026年第6期
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第 46 卷    第 6 期                   爆    炸    与    冲    击                       Vol. 46, No. 6
                2026 年 6 月                    EXPLOSION AND SHOCK WAVES                          Jun., 2026

               DOI:10.11883/bzycj-2025-0388


                   基于机器学习的新型多胞梯度结构设计与优化                                                              *


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                                               1,2
                                         闫凯波 ,周    鹏 ,陆思思 ,王俊杰 ,范志伟            1
                                                                        1
                                        (1. 重庆交通大学机电与车辆工程学院,重庆 400074;
                                           2. 重庆嘉陵特种装备有限公司,重庆 400032)
                  摘要: 针对航空航天、交通运输、土木建筑等领域的碰撞防护需求,提出一种新型多胞梯度结构管(CMGHT)设
               计方法:在普通六边形管内引入正弦波纹肋板,并融合功能梯度设计理念,以实现结构耐撞性能的提升。首先,构建该
               结构的有限元模型并开展数值模拟分析。结果显示,在相同壁厚条件下,CMGHT                           的关键吸能指标表现显著优于现有
                                                                               F  )及压缩效率(η)分别提升       390%、
               结构,相较于普通六边形管(HT),其吸收能量(E a )、比吸能(E sa )、平均压缩力(
               76%、395%  和  46%;相较于多胞六边形管(MHT),上述指标分别提升             121%、58%、121%  和  97%;相较于波纹多胞六边形
                               F  、η 分别提升  7%、7%、8%、33%,且初始峰值压缩力(F max )降低       18%,充分证明其吸能性能更优。
               管(CMHT),E a 、E sa 、
               随后,以肋板与外管的几何参数为设计变量,通过全因子试验设计生成                         540  组样本,构建支持向量机(SVM)代理模型,
               并结合冠豪猪优化(CPO)算法完成模型优选,实现对                CMGHT  耐撞性能的精准预测。最后,采用多目标浣熊优化算法
               (MOCOA)进行多目标优化,获取最优特征参数组合。优化结果表明,相较于未经过参数优化的                               CMGHT  基础模型(参
               数基于工程常用范围初步设定:肋板厚度             1 mm、肋板幅值    3 mm、外管梯度厚度     0.5 mm-1 mm-1.5 mm、外管长度  33.3 mm),
               优化后结构的     E s 提高  22%,η 提升  53%,   F  增强  270%,进一步验证了设计方法的有效性。
                           a
                  关键词: 多胞梯度结构;有限元分析;机器学习;多目标优化
                  中图分类号: O342   国标学科代码: 13015   文献标志码: A


                Design and optimization of corrugated multi-cell gradient structures based
                                                on machine learning

                                                              1,2
                                          1,2
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                                YAN Kaibo , ZHOU Peng , LU Sisi , WANG Junjie , FAN Zhiwei 1
                    (1. School of Mechatronics & Vehicle Engineering, Chongqing Jiaotong University, Chongqing 400074, China;
                                2. Chongqing Jialing Special Equipment Co., Ltd., Chongqing 400032, China)
               Abstract:  To address the collision protection requirements in fields such as aeronautics and space, traffic transportation, and
               civil construction, a novel design method for the corrugated multi-cell gradient hexagonal tube (CMGHT) was proposed. The
               sinusoidal corrugated ribs were introduced into a conventional hexagonal tube, integrated with the functional gradient design
               concept to improve the energy absorption performance of the structure. First, the finite element model of the structure was
               established and numerical simulation analysis was conducted. Results indicate that under the same wall thickness condition, the
               key energy absorption indicators of CMGHT outperform existing structures significantly. Compared with the hexagonal tube
                                                                               F  ), and crushing force efficiency (η)
                                                             sa
               (HT), the energy absorption (E ), specific energy absorption (E ), mean crushing force (
                                     a
               are  improved  by  390%,  76%,  395%,  and  46%,  respectively;  Compared  with  the  multi-cell  hexagonal  tube  (MHT),  the
               aforementioned  indicators  are  increased  by  121%,  58%,  121%,  and  97%,  respectively;  Relative  to  a  corrugated  multi-cell

                 *   收稿日期: 2025-12-02;修回日期: 2026-03-09
                   基金项目: 国家自然科学基金(52402466);中国博土后科学基金(2022M723001, 2022M713014);重庆市自然科学基金
                          (CSTB2025NSCQ-GPX0885);重庆市技术创新与应用发展专项重点项目(CSTB2024TIAD-KPX0081);重庆市
                          博  土  后  研  究  项  目  ( 2022CQBSHTB2020) ; 重  庆  市  教  育  委  员  会  科  学  技  术  研  究  项  目  ( KJZD-K202400704,
                          KJQN202400718);重庆交通大学研究生科研创新项目(2025S0051)
                   第一作者: 闫凯波(1992- ),男,博士,讲师,kaibo_yan@yeah.net
                   通信作者: 陆思思(1993- ),女,博士,副教授,sisi_lu2020@yeah.net


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