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橡胶材料因其价格低廉、性能可靠、加工工艺成熟等优势因而得到广泛应用。由于橡胶材料具有超弹性、非线性及大变形等特点,研究橡胶材料的静态力学特性一般需要完成多种基础试验。但这些试验需要的设备昂贵并且试验周期很长,大多数企业难以针对每种橡胶材料完成全部基础试验,因此通常工程应用中只能通过部分基础试验数据进行本构参数拟合。在这种情况下怎样获得更为准确的本构模型及本构参数,是橡胶材料仿真分析过程中需要解决的一个重要问题。本课题主要是研究在仅有部分或完全没有橡胶基础试验数据的情况下,怎样获得更高精度的本构参数。首先通过软件拟合得出某橡胶衬套的橡胶材料本构参数,选择Yeoh本构模型,然后以此本构模型为基础进行自动化识别得到更加准确的本构参数,并对此橡胶衬套进行疲劳寿命预测,得到在多轴载荷下橡胶衬套的寿命耐久。1、本文会针对橡胶材料的静态力学特性完成橡胶材料的部分基础试验,并基于试验结果利用ABAQUS软件进行绝大多数本构模型的拟合。经过计算各拟合本构模型仿真与试验的材料应力-应变曲线间的偏差值,综合偏差值与本构参数的数目,选择了Yeoh本构模型作为后面橡胶材料与橡胶衬套研究的本构模型。2、本次课题仅获得单轴拉伸试验与平面剪切试验的结果数据,因此导致直接拟合的结果精确度并不高。本文将通过开展对本构模型的参数进行优化的方式达到识别本构参数的目的,提高拟合橡胶材料的精确度。对橡胶衬套的材料本构参数识别主要有两种方案:在仅有部分橡胶材料基础试验数据的情况下,基于部分橡胶材料力学特性实验数据进行本构参数的识别:采用在经典粒子群算法基础上引入混沌变量的混沌粒子群算法,基于橡胶材料基础试验数据,将橡胶材料试验与仿真拟合应力-应变曲线间的偏差值作为优化的优化目标,编写Python脚本程序调用ABAQUS软件对橡胶材料本构模型的参数进行识别;在完全缺少橡胶材料基础试验数据的情况下,基于橡胶衬套刚度实验数据进行本构参数的识别:仍采用混沌粒子群算法,基于橡胶衬套的轴向、径向力学试验数据,将橡胶衬套的轴向、径向刚度曲线与仿真拟合曲线的偏差值作为优化的优化目标,编写Python脚本程序调用ABAQUS软件对橡胶材料本构模型的参数进行识别。3、在以上两种方案中选择拟合效果最好的本构参数,在ABAQUS软件中建立橡胶衬套的有限元模型,计算得到仿真分析结果文件。完成橡胶耐久试验获得拟合S-N曲线所需要的数据。通过ADAMS软件提取橡胶衬套的三向的载荷谱,并在疲劳仿真分析软件Fe-Safe进行处理,在将导出的三向载荷谱通过编写Python脚本的方式写入多轴载荷谱的格式文件中。将橡胶衬套有限元分析结果,橡胶材料S-N曲线以及经处理的多轴载荷谱导入Fe-Safe中进行疲劳仿真分析。根据疲劳仿真分析结果,验证所研究的橡胶衬套是否符合疲劳寿命要求。