[发明专利]一种多胞吸能结构组合优化设计方法

权利要求书

1.一种多胞吸能结构组合优化设计方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)根据所要优化的材料建立多胞吸能结构有限元模型，并确定设计变量、约束条件和优化目标；所述设计变量包括材料属性和壁厚t；所述材料属性包括：杨氏模量E，泊松比v，屈服强度σ₀，剪切模量σ_t；所述优化目标为最大化比吸能和最小化峰值加速度；

2)根据建立的变量的三水平设计变量表和优化目标，进行正交实验；

3)基于正交实验的方案，进行物理实验或者仿真计算，建立目标响应数据矩阵，对目标响应矩阵Y进行Taguchi分析,其中，峰值加速度和总质量属于望小特性，采用公式(1)计算信噪比；比吸能和总吸收能量属于望大特性，采用公式(2)计算信噪比：

其中，y_i(k)表示第i组实验变量对应的第k个响应目标值，x_i(k)为y_i(k)对应的信噪比；

4)对各响应的信噪比序列均线性归一化到0与1之间：

5)基于归一化后的各响应的信噪比序列进行灰色关联分析，得到各响应对应的灰色关联系数序列：

6)根据灰熵测量，计算各响应的灰色关联系数序列的权重值，然后根据各响应权重比进行加权得到一个综合响应的灰色关联度序列；

7)将灰色关联度序列与正交表相结合，计算各因素的1、2和3水平对应的灰色关联度序列之和的平均值，从而得到灰色关联度的水平效应因子图，得到每个变量的最优水平，最终确定初步优化的变量组合，实现在大空间内快速定位初步优化结果；

8)对所得的灰色关联度序列进行方差分析，计算各变量的贡献率得到显著影响变量，以减少变量数目、缩小设计空间和加快寻优；

9)选择显著影响变量并以初步的优化变量进行二次优化，具体如下：进行最优拉丁方试验设计，构建数学代理模型，并将随机检测样本点与预测值相对比进行误差分析；

10)在小空间内进行多目标连续性优化设计，得到优化问题的Pareto前沿，并确定最优折中设计点，最后对最优结果进行仿真验证。

2.根据权利要求1所述的多胞吸能结构组合优化设计方法，其特征在于，所述步骤5)中进行灰色关联分析，得到各响应对应的灰色关联系数序列：

其中，x_i(0)为理想参考序列，理想参考序列中均取值为1；ρ为分辨系数。

3.根据权利要求1所述的多胞吸能结构组合优化设计方法，其特征在于，所述步骤9)中，误差分析方法采用复相关系数平方、均方根误差、评价相对误差和最大相对误差中的一个。