Page 205 - 《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

模式，整体变形过程较为稳定，但不同结构的变 F max /kN HT
MHT
形细节与稳定性存在显著差异。HT 增设肋板形
CMHT
成 MHT 后，肋板约束了外管的自由度，使结构 CMGHT
变形稳定性明显提升——从底部最终褶皱形态
可直观观察到，MHT 的最后一个褶皱长度短于 E sa /(J·g ) E a /kJ
−1
HT，且变形更规整。MHT 的直肋板改为波纹肋
板形成 CMHT 后，变形过程中 CMHT 的肋板出
现弯曲变形，并带动外管产生一定扭曲。这种变
形特征扩大了能量耗散路径，使 CMHT 的吸收
能量高于 MHT。采用梯度设计的 CMGHT，虽同
样出现肋板弯曲变形，但与 CMHT 相比，其底部
−
η/% F/kN
壁厚更大，有效抑制了外管扭曲现象，变形稳定
性进一步增强；同时，CMGHT 的褶皱数量多于 图 5 不同结构管的耐撞性指标雷达图
CMHT，通过更多屈曲变形耗散能量，最终实现 Fig. 5 Radar chart of crashworthiness indicators
更好的吸能效果。 for different structural tubes

(a) HT (b) MHT

(c) CMHT (d) CMGHT
图 6 不同结构管的压缩变形
Fig. 6 Compressive deformation of different structural tubes

2 基于机器学习的 CMGHT 吸能特性预测

2.1 试验设计

CMGHT 的耐撞性能受多个特征参数影响，其中肋板厚度 t r 、肋板正弦波纹幅值 A 、外管厚度 t 0 及不
D 对其耐撞性能的影响尤为显著。因此，本文选取这四个参数作为关键设计变量，用于后续
同外管长度
CMGHT 力学响应的预测与优化分析。综合考虑轨道交通、航空航天等交通装备工程应用背景，将结构
壁厚取值范围设定为 0.5～5 mm，该区间既满足结构轻量化与高比吸能的设计要求，又符合钣金成形、增
材制造等主流制备工艺的加工限制 [26] ；同时经前
表 3 CMGHT 参数取值范围
期有限元试算验证，该范围可较好兼顾结构刚
Table 3 Design parameter ranges for CMGHT
度、承载能力与耐撞吸能特性，属于薄壁吸能结
t r /mm A/mm t 0 /mm D/mm
构设计的典型工程取值区间，各参数的具体取值
0.5～3 1～3 0.5～5 33.3～70
范围如表 3 所示。
t r 取值从 0.5 mm 开始，取值间隔设为 0.5 mm；考虑到参数特殊性与工
为便于后续样本选取与分析，
A 的取值采用整数形式，具体为 1、2、3 mm；因 的外管含梯度设计，故将外管沿长度
程实用性， CMGHT
方向分为外管 1、外管 2、外管 3，各部分厚度取值：外管 1 为 0.5、1.0、1.5、1.0、2.0、3.0 mm；外管 2 为
1.0、1.5、2.0、2.0、3.0、4.0 mm；外管 3 为 1.5、2.0、2.5、3.0、4.0、5.0 mm；外管长度 D 控制外管 1、2、3 占总

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