材料特性参量识别的混合反演方法及应用研究

【摘要】随着科学技术的发展,新型材料的功能越来越多,性能越来越复杂,应用领域也越来越广泛,使得对材料特性的研究具有重要的科学意义和应用价值。目前,实验和数值计算是研究材料特性的两大重要手段。实验是材料特性研究的基本手段,能获取材料在不同工况下的力学响应。数值计算借助于计算机技术和数值方法,再现材料的力学行为,能获得实验中无法得到的物理量,并提供丰富的过程数据。在数值计算中,材料特性参数的获取至关重要,其关系到数值计算结果的精度。传统上获取材料特性参数的主要途径是基于大量的实验数据,利用拟合等方法确定参数。然而由于实验方法和测试技术的局限,要想获取大量有效的实验数据成本较高、周期较长。因此,基于少量试验进行材料参数识别的计算反求方法正日益成为材料特性参数获取的一种重要手段。本文围绕材料参数识别反问题中参数敏感性、反求精度和计算效率以及应用问题展开研究,力求在材料参数识别的实用性计算反求算法方面做一些有价值的探索和尝试。首先,对参数识别方法进行研究,提出了基于曲线预估同伦算法与遗传算法的混合反演方法,以提高反求的计算精度和效率。其次,为了验证混合反演法的有效性和可靠性,以复杂的多相复合脆性材料混凝土为对象进行研究。开展了混凝土材料的静动态试验,为材料特性参数识别提供有效的试验数据；基于试验测量响应,利用混合反演方法对混凝土材料关键特性参数进行识别；将反求结果应用于混凝土材料特性参数的预测,并进行验证。本文开展并完成的主要研究工作如下：(1)提出了基于曲线预估同伦算法与遗传算法的混合反演方法。该方法的主要思想是先利用遗传算法对模型参数进行初步反演,再将初步反演的结果作为初始值,利用改进的同伦算法进行更精细的参数反求,最终获得模型参数值。混合反演方法中,采用了基于最优多项式响应面的Sobol直接积分法对参数进行全局敏感性分析,以确定待反求参数。在Euler预估-Newton校正同伦算法基础上,发展了一种曲线预估-Newton校正同伦方法,以提高计算精度和计算效率。数值算例结果表明,该混合反演方法充分结合了两种算法的优势,能够快速获取模型参数的最优解。(2)为了验证混合反演法的有效性和可靠性,以典型脆性材料混凝土为对象进行研究。开展了混凝土材料的静动态试验,为材料特性参数识别提供有效可靠的试验数据。同时,研究了基体强度、粗骨料粒径及含量对混凝土静动态特性的影响,并采用高速摄影技术实时观测了分离式Hopkinson压杆(SplitHopkinsonPressureBar,SHPB)试验中混凝土材料试件的动态变形过程。试验结果表明,粗骨料粒径及含量对不同基体强度混凝土材料的静动态特性都有不同程度的影响。准静态下粗骨料含量的变化对混凝土材料弹性模量的影响比对准静态抗压强度的影响要大。动态抗压强度、峰值应变及比能量吸收等动态特性具有明显的应变率效应,均随着应变率的提高而增加。(3)结合混凝土数值模型,发展了一种基于准静态试验和曲线预估同伦方法的界面过渡区参数反求技术。将混凝土看作由水泥砂浆、粗骨料和界面过渡区组成的三相复合介质,建立相应的混凝土数值模型。结合数值模型,基于弹性范围内的准静态试验数据,利用曲线预估-Newton校正同伦方法识别出界面过渡区的弹性模量,并讨论了粗骨料随机分布对混凝土弹性模量的影响。结果表明将混凝土看作多相介质进行数值研究时,需要考虑界面过渡区的作用。(4)发展了一种基于SHPB试验和混合反演法的混凝土材料动态特性参数反求技术。在反求过程中,直接采用试验测量的反射波和透射波响应作为参数反求的输入信息,能有效避免应变率效应和应力波效应解耦问题,不必分离结构响应和材料响应。首先,对低强度的水泥砂浆材料动态特性参数进行反求,验证了混合反演方法的有效性和可靠性；其次,利用混合反演方法对不同基体强度、粗骨料粒径及含量的混凝土材料关键特性参数进行反求。反求结果表明,混合反演方法能够利用少量试验数据快速稳定地获取材料关键特性参数,且具有较高的计算精度。(5)建立了混凝土材料特性参数与混凝土基体强度、粗骨料粒径及含量的神经网络模型,并对某混凝土材料的特性参数进行预测,同时结合侵彻模型对预测结果进行验证。为了进一步评价预测结果的精度,发展了一种基于侵彻试验和混合反演法的混凝土材料特性参数反求技术。在反求过程中,利用基于局部加密的近似模型替代真实模型,以提高计算反求的效率。此外,基于侵彻模型,研究了不同基体强度、粗骨料粒径及含量混凝土材料的抗侵彻能力。
【作者】陈睿；
【导师】韩旭；刘杰；
【作者基本信息】湖南大学，固体力学，2014，博士
【关键词】计算反求；参数识别；混合反演法；曲线预估同伦算法；全局敏感性分析；静动态试验；

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