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2020年 41卷 5期
刊出日期:2020-10-28

综述
研究论文
研究简报
 
       综述
391 压电智能结构拓扑优化研究进展
林晔 张晓鹏 胡骏 亢战
DOI: 10.19636/j.cnki.cjsm42-1250/o3.2020.034
压电材料因其变形精度高、反应速度快、易于制作成小型化元件已经被广泛应用于精密驱动、振动控制、精确定位等领域。改变压电智能结构中压电元器件的位置、大小、形状等参数能够有效地改善系统的力学性能,因而吸引了许多学者和工程师的关注和研究。拓扑优化作为有效的优化工具,已经成功应用于压电智能结构的优化设计中。本文首先阐述了压电智能结构拓扑优化的背景和意义,简要回顾了压电智能结构主动控制及分析方法,并综述了面向结构静变形控制的压电智能结构优化、面向振动控制的压电智能结构优化、压电俘能器的设计与优化等三个方面的研究进展。最后,简单归纳压电智能结构拓扑优化研究中值得关注的几个问题。
2020 Vol. 41 (5): 391-408 [摘要] ( 340 ) HTML (1 KB)  PDF   (0 KB)  ( 177 )
       研究论文
409 基于微结构演化的V5Cr5Ti合金塑性本构模型
陈柏淼 郭惠丽 尚福林 张永梅 田朝阳 陈雁 余勇 晏顺坪 闫亚宾
DOI: 10.19636/j.cnki.cjsm42-1250/o3.2020.026
为合理描述V5Cr5Ti合金的塑性变形行为,本文建立了基于微结构演化的塑性本构模型。首先,采用小尺寸试样开展了V5Cr5Ti合金单轴拉伸试验,并对其在不同应变程度下的微结构演化特征进行了分析。研究发现,影响V5Cr5Ti合金塑性变形行为的主要因素是位错密度演化以及团簇状和弥散析出相。据此建立了位错密度演化方程、组分相含量体积分量演化方程,并考虑团簇状和弥散状第二相对V5Cr5Ti合金流动应力的影响,进一步建立了包括非热应力、热激活应力和弥散相强化应力的流动应力关系式。最后,根据隐式应力更新算法对新模型进行了有限元实现,并与实验结果进行比较,验证了新模型的合理性和预测精度。
2020 Vol. 41 (5): 409-420 [摘要] ( 238 ) HTML (1 KB)  PDF   (0 KB)  ( 181 )
421 S30408低温棘轮效应本构描述
陈亚南 高炳军 董俊华 余雏麟 陈旭 张锴
DOI: 10.19636/j.cnki.cjsm42-1250/o3.2020.015
S30408奥氏体不锈钢因其优异的力学性能和耐低温性能而被广泛用于制作LNG等低温罐车罐体的内容器。此类罐体的内容器在其支撑部位不但承受内压引起的恒定应力还会承受惯性载荷引起的交变应力,容易发生渐进的塑性应变累积即棘轮效应。但目前还缺乏有效预测S30408低温棘轮效应的本构描述。利用几种较为先进的本构模型对低温S30408奥氏体不锈钢棘轮应变进行模拟,发现这些本构模型存在循环初期过低预测和循环后期过高预测的缺点,并且这种过高预测会随着循环圈数的增加而增大。基于Ohno - Wang II模型,关联形变马氏体含量与各向同性强化与随动强化,并给出马氏体极限含量dL的演化规律,进而提出一种含马氏体相变的循环塑性本构模型。与其它模型相比,该模型能有效改善在循环初期预测值过低和后期预测值过高的情况,同时能够较好地预测循环加载过程中形变马氏体的含量。
2020 Vol. 41 (5): 421-432 [摘要] ( 266 ) HTML (1 KB)  PDF   (0 KB)  ( 172 )
433 双模态振幅调制原子力显微术对比度反转研究
黄震阳 周锡龙
DOI: 10.19636/j.cnki.cjsm42-1250/o3.2020.016
双模态振幅调制原子力显微术广泛应用于微纳米力学成像,然而成像过程中可能存在的对比度反转问题会造成成像结果的难以理解和解释。将有限差分法和同相正交法相结合,采用数值方法研究了不同力常数探针、样品组分力学性能以及成像参数设置对双模态振幅调制原子力显微术二阶模态振幅和相位对比度反转的影响。研究结果显示,对于硬探针,不同粘度系数组分上二阶模态振幅和相位对比度随弹性模量增加无反转产生。探针在不同弹性模量组分上二阶模态振幅对比度随粘度系数增加会产生反转,而二阶模态相位对比度则无反转产生。对于软探针,组分弹性模量或粘度系数增加会造成相互作用区转变,使探针响应产生跳变。软探针在组分弹性模量较高时二阶模态相位对不同粘度系数的对比度以及在粘度系数较小时对不同弹性模量组分的对比度均较硬探针更低。两种探针在不同弹性模量组分上二阶模态振幅对比度随着二阶模态自由振幅的增加会发生反转,而不同粘度系数下的对比度则未出现反转。此外,二阶模态自由振幅越小,则二阶模态相位对不同弹性模量或粘度系数组分的对比度越高。二阶模态振幅或相位对比度在不同相互作用区可能会发生反转,成像时应使相互作用区处于排斥区,可提高对比度。
2020 Vol. 41 (5): 433-443 [摘要] ( 187 ) HTML (1 KB)  PDF   (0 KB)  ( 189 )
444 考虑挠曲电效应的压电纳米薄板力-电-热耦合特性研究
宋铭 鄢之
DOI: 10.19636/j.cnki.cjsm42-1250/o3.2020.025
摘要:挠曲电效应是由应变梯度引起的,与尺度相关的力电耦合效应。基于Kirchhoff板假设和挠曲电理论,本文推导了温度和电压作用下的压电薄板力-电-热耦合微分控制方程,定量分析了微分控制方程中非线性项的影响,并针对四周固支压电薄板采用Ritz法求解,数值计算了压电薄板的弯曲和振动行为。在研究温度和挠曲电效应对薄板耦合特性和力学行为的影响时,本文分别考虑了材料系数不随温度变化和随温度线性变化两种情况。以PZT-5H为例,我们讨论了挠曲电和温度对压电薄板的横向位移和固有频率的影响。研究结果表明挠曲电效应对压电纳米薄板的力学行为影响很大,且具有明显的尺寸效应。此外,薄板对温度变化非常敏感。因此,可通过挠曲电效应和温度来调控压电纳米薄板的多场耦合特性和力学行为,进而优化基于压电薄板的NEMS/MEMS中传感器、作动器等电子器件的性能。
2020 Vol. 41 (5): 444-454 [摘要] ( 285 ) HTML (1 KB)  PDF   (0 KB)  ( 189 )
455 基于深度学习的超高速碰撞碎片云生成模型
文永 张浩 李毅 田志宇 褚新坤 张庆
DOI: 10.19636/j.cnki.cjsm42-1250/o3.2020.029
数据驱动的模型已经被广泛研究,并成功应用到了计算力学。基于深度学习技术,提出一种新的采用数据驱动的碎片云生成模型。此模型可以学习SPH数值模拟结果,然后在多种控制条件下快速生成碎片云。在模型训练前的数据预处理阶段,对SPH模拟结果进行空间网格划分和质量聚合,实现了改善数据分布规律、加速模型训练和提升模型泛化性的目的。以高速靶球撞击薄壁圆筒后的碎片云质量分布为例,模拟并测试了多种控制条件下深度学习模型计算结果的正确性和稳定性,以及计算速度的高效性。实验证明,深度学习模型可以从训练集学习碎片云的物理规律,然后在训练集控制参数范围内进行良好的推理及插值;并且可以在训练数据集控制参数范围外,进行小范围推理预测;同时深度学习模型的计算速度远快于SPH方法。通过深度学习方法建立碎片云模型,可能是一种在空间飞行器防护结构原型设计阶段,实现碎片云实时生成的潜在方案。
2020 Vol. 41 (5): 455-469 [摘要] ( 252 ) HTML (1 KB)  PDF   (0 KB)  ( 188 )
       研究简报
470 一种基于凸集-概率混合模型的结构可靠性分析法
贾大卫 吴子燕 何乡
DOI: 10.19636/j.cnki.cjsm42-1250/o3.2020.028
本文建立一种凸集-概率混合模型下的结构可靠性分析方法。考虑椭球模型和区间模型两种不同类型的凸集模型,在标准空间内通过拉丁超立方抽样生成样本点,通过矩阵变换将其转换到凸集空间内,得到凸集变量的样本点;将凸集变量样本点代入极限状态方程,从而混合可靠性模型转变为纯概率可靠性模型;利用Laplace渐进积分法对每个极限状态方程进行失效概率求解,统计结果的最大值和最小值,得到失效概率的上、下界,研究了凸集变量的个数对结果的影响,通过失效概率的变异系数描述计算结果的稳定性;通过三个算例验证了计算结果的精度,并采用混合模型的蒙特卡洛法进行对比计算。研究表明:本文所提方法计算精度和效率均较高;凸集模型的类型会对结果产生较大影响;为使结果趋于稳定,椭球模型所需的凸集样本点个数多于区间模型;若凸集样本点数目相同,椭球模型的失效概率计算结果变异系数较小,稳定性高于区间模型。
2020 Vol. 41 (5): 470-484 [摘要] ( 161 ) HTML (1 KB)  PDF   (0 KB)  ( 184 )
  编辑部公告
22 Acta Mechanica Solida Sinica入选2021年国际影响力TOP期刊榜单
22 祝贺!AMSS和《固体力学学报》编委清华大学张一慧教授喜获第三届“科学探索奖”
22 祝贺!《固体力学学报》编委湖南大学姜潮教授喜获第三届“科学探索奖”
22 2020年度Acta Mechanica Solida Sinica 影响因子达到2.161
22 重要通知
22 固体力学学报2020年第2期和第3期刊出《固体材料的多尺度与多场耦合力学》专辑
22 Acta Mechanica Solida Sinica (AMSS) 入选“2019中国最具国际影响力学术期刊”
22 余寿文教授、黄玉盈教授获得AMSS特别贡献奖(Special Contribution Award)
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