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申请/专利权人：同济大学
摘要：本发明公开了一种量化复合材料力学性能不确定性及其来源的方法，包括：量化了3D打印连续碳纤维增强热塑性复合材料各向异性本构参数的不确定性，并推断了微结构参数和组分材料的不确定性。首先，建立了基于3D打印连续碳纤维增强热塑性复合材料微结构的多尺度微力学模型，揭示了组分材料本构参数及微结构参数与宏观各向异性本构参数的联系，推导了不确定性参数的联合概率分布。基于蒙特卡罗采样方法计算了本构参数和微结构参数的后验概率分布，通过总体响应、本构响应和噪声响应的后验预测分布验证了多尺度贝叶斯方法的合理性。本发明量化了3D打印连续碳纤维增强热塑性复合材料各向异性本构参数的不确定性及其来源，将推动3D打印复合材料的实际应用。
主权项：1.一种量化复合材料力学性能不确定性及其来源的方法，其特征在于，包括以下步骤：1构建多尺度微力学本构模型，具体包括以下步骤：S1、利用快速傅里叶变换技术，对微结构参数纤维偏转角进行均匀化处理，并基于Chamis模型获得基体与连续纤维微观尺度的均质化力学性能；S2、建立单束预浸丝的广义均匀化理论，引入浸渍度β不确定性，并基于区域均匀化的思想，计算预浸丝介观尺度的均匀化力学性能；S3、基于图像识别技术，标定预浸丝之间的孔隙缺陷ρ，结合孔洞模型和经典层合理论，计算单向层合板宏观尺度的均匀化力学性能；2构建多尺度贝叶斯概率模型，具体包括以下步骤：S4、基于多尺度微力学本构模型，结合0°、±45°和90°拉伸实验曲线和小变形-线弹性假设，确定复合材料噪声模型Ω，并计算似然函数；S5、构建包含微结构组分材料和噪声不确定量的待推断参数向量确定先验高斯场函数；S6、基于步骤S21-22获得的实验数据、似然函数和先验函数，利用贝叶斯定理，确定模型参数的后验分布；3基于AdaptiveMetropolisalgorithm采样技术，结合马尔可夫链蒙特卡罗方法，进行逆向不确定量化分析，获得不确定参数的后验分布；4根据多尺度微力学模型和不确定参数的后验分布函数，进行贝叶斯贝叶斯正向不确定量化分析，获得应力-应变曲线的后验概率分布。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 同济大学 一种量化复合材料力学性能不确定性及其来源的方法
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