Page 204 - 《爆炸与冲击》2026年第6期

第 46 卷 闫凯波，等： 基于机器学习的新型多胞梯度结构设计与优化 第 6 期

高度吻合的特征，直观证明了仿真模型在变形行为预测上的可靠性。进一步从定量角度验证，表 1 显

示，FE 模拟结果与压缩实验结果的误差在 3% 以内。结合定性与定量分析可得出结论，本文的 FE 建模
方法具备较高的准确性，能够为后续 CMGHT 的性能分析提供可靠支撑。

表 1 HT 的耐撞性指标对比
Table 1 Comparison of the crashworthiness indicators of HT
−1
方法 F max /kN E a /kJ F/kN η/% E sa /(J·g )
FE 20.78 0.81 9.64 46 6.982
QS [23] 20.38 0.82 9.78 47 7.086
误差 1.9% 1.3% 1.4% 2.1% 1.4%

1.4 新型多胞梯度结构耐撞性能分析

为清晰分析并验证 CMGHT 在耐撞性能上
80 HT
的优势，采用控制变量法构建对比模型。四种结 MHT
70
构管（HT、MHT、CMHT、CMGHT）均使用相同 CMHT
60 CMGHT
材料属性，且统一壁厚参数——其中 HT、MHT、
CMHT 的整体壁厚均为 1 mm，CMGHT 的中层 Force/kN 50
40
外管与肋板壁厚同样为 1 mm。参照 Fu 等 [24] 关
于多胞管的 QS 压缩实验研究和 Abramowicz [25] 30
20
的薄壁管经典压溃理论，将所有管件的有效压
10
缩 行 程 统 一 选 取 为 总 长 度 的 70%。 该 取 值 处
0
于 薄 壁 结 构 管 70%～ 80% 的 典 型 有 效 压 缩 行 0 10 20 30 40 50 60 70
程区间，既能够保证结构在稳定平台段实现高 Displacement/mm
效吸能，又可有效规避初始弹性变形与最终致
图 4 各结构管力-位移曲线图
密 化 阶 段 的 无 效 位 移 。 四 种 结 构 管 的 力 学 响 Fig. 4 Force-displacement curves of different
应 结 果 （ 力 - 位 移 曲 线 ） 如 图 4 所 示 。 对 模 拟 结 structural tubes
果作进一步分析，并将主要数据汇总于表 2 与
表 2 不同结构管的耐撞性指标对比
图 5 中。
Table 2 Comparison of the crashworthiness indicators among
分 析 表 明 ， 在 HT 结 构 基 础 上 增 设 肋 板 而 different structural tubes
形 成 的 MHT 结 构 ， 其 E 、 E 和 F 均 高 于 HT。 结构 F max /kN E a /kJ F/kN η/% E sa /(J·g )
a
a
−1
s
将 直 肋 板 替 换 为 波 纹 肋 板 构 成 CMHT 后 ， 相
HT 18.18 0.51 7.22 39 6.25
较于 MHT，其 η 和 E 进一步提升。因
a
a F 、 s MHT 55.28 1.13 16.20 29 6.96
E 、
此 ， 在 HT 结 构 中 添 加 正 弦 波 纹 肋 板 相 对 于 普
CMHT 76.20 2.33 33.25 43 10.26
通肋板吸能效果提升更为明显，但 F ma x 也随之 CMGHT 62.27 2.50 35.75 57 10.97
增大。最终，在 CMHT 中引入梯度设计形成的
CMGHT 结 构 ， 在 所 有 关 键 耐 撞 性 指 标 （ 包 括 E 、 E 、 F 、 η 和 F max ） 上 均 优 于 CMHT。 具 体 而 言 ，
sa
a
CMGHT 在有效降低 F ma x 的同时，实现了 E 、E 、 F 和 η 的全面改善，显示出更加均衡且优异的综合耐
a
sa
撞性。
从量化结果来看，与相同壁厚的传统 HT 结构相比，CMGHT 在 η 上分别显著提升了
a sa F 和
E 、E 、
390%、76%、395% 和 46%；与 MHT 相比，上述指标分别提高了 121%、58%、121% 和 97%；与 CMHT 相
比，CMGHT 在 E 、E 、 F 和 η 上进一步提升了 7%、7%、8% 和 33%，同时 F ma x 降低了 18%。以上对比充
sa
a
分说明，CMGHT 相较于其他几种结构具有更优越的能量吸收特性。
图 6 给出了不同结构管的压缩变形，可以看出，HT、MHT、CMHT 及 CMGHT 均呈现渐进屈曲变形
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