基于局部应变的热力载荷下热防护结构应变场重构方法

摘要

本发明涉及一种基于局部应变的热力载荷下热防护结构应变场重构方法，包括：构建基于热防护结构局部应变识别热力载荷的反问题代理模型；构建基于热力载荷重构结构应变场的正问题代理模型；基于热防护结构局部应变重构热防护结构应变场：获取热防护结构的局部应变，将其代入反问题代理模型，获得热防护结构所面临的热力载荷特征，将所述热力载荷特征代入正问题代理模型，获得热防护结构的应变场。本发明解决了目前方法重构热力载荷下热防护结构应变场时所面临的重构精度低、重构效率差等问题。仅需对结构进行局部应变测量，即可快速准确地重构热防护结构应变场，具有重要的工程应用价值。

说明书

技术领域

本发明涉及应变场重构技术领域，尤其是一种基于局部应变的热力载荷下热防护结构应变场重构方法。

背景技术

应用于空天飞行器、运载火箭等航天运载器的热防护结构服役时面临严酷的高温和气动压力载荷环境，导致热防护结构容易产生高量级的应变，容易引发其局部失效，从而威胁航天运载器的运行安全。因此，准确地掌握热力载荷(即热/力载荷，下同)下热防护结构应变场，是评估航天运载器健康状态的重要依据。然而，受限于传感器安装条件、结构成型工艺等原因，工程实际中难以直接获取热防护结构内部位置和外表面的应变，只能通过测量舱体内壁局部位置应变，然后采用重构方法获得结构应变场。

现有应变场重构研究主要针对单一物理场载荷下的薄壁结构，其应变场的分布特性和变化规律相对简单，外载荷与结构应变间呈现出线性关系，因此识别难度较低。然而，热力载荷下结构应变响应会产生显著的耦合效应，使得热力载荷与结构应变之间呈现出复杂的非线性映射关系，给热防护结构应变场重构带来了很大困难。如果采用单一载荷场下结构应变进行线性叠加，会导致重构结果出现很大偏差，影响应变场重构的分析精度。如果采用数值方法进行迭代计算，则会消耗大量的计算资源和计算时间，影响应变场重构的分析效率。因此，亟需发展精确的热力载荷下热防护结构应变场重构方法。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供一种基于局部应变的热力载荷下热防护结构应变场重构方法，目的是提高热力载荷下对热防护结构应变场的重构精度和重构效率。

本发明采用的技术方案如下：

一种基于局部应变的热力载荷下热防护结构应变场重构方法，包括：

S1：构建基于热防护结构局部应变识别热力载荷的反问题代理模型，所述反问题代理模型以局部测点应变为输入、以热防护结构服役时面临的热力载荷为输出，基于神经网络进行训练、学习和测试而建立；

S2：构建基于热力载荷重构结构应变场的正问题代理模型，所述正问题代理模型以热防护结构服役时面临的热力载荷为输入、以降阶后的结构应变场为输出，基于神经网络进行训练、学习和测试而建立；

S3：基于热防护结构局部应变重构热防护结构应变场：获取热防护结构的局部应变，将其代入反问题代理模型，获得热防护结构所面临的热力载荷特征，将所述热力载荷特征代入正问题代理模型，获得热防护结构的应变场。

进一步技术方案为：

步骤S1中，局部测点应变的获取包括：

S11、根据热防护结构服役时面临的热力载荷的变化范围设定样本空间，在各参数的最大值和最小值之间，抽样获取多个热力载荷分析工况；

S12、建立热防护结构离散化有限元分析模型，施加边界约束和热力载荷分析工况，开展多个分析工况的有限元静力学分析，获得不同工况下热防护结构应变场，建立热力载荷与热防护结构应变场的映射关系数据集；

S13、通过基于方差分析的Sobol方法分析热防护结构中的测点对载荷变化的敏感性特征，选取敏感性较大的测点作为局部测点，其对应的应变数据即为局部测点应变。

步骤S2中，降阶后的结构应变场的获取，包括：

将不同工况下热防护结构应变场数据进行奇异值分解，选取保留多数特征的特征值，将对应的特征向量作为结构应变场表征的基函数，从而获得结构应变场的主要成分，实现结构应变场的降阶表征。

所述热防护结构服役时面临的热力载荷包括热载荷和力载荷，所述热载荷通过热防护结构表面及内部的温度来表征，所述力载荷通过热防护结构表面承载的气动压力载荷来表征。

所述热载荷通过热防护结构的上面板温度、中心层温度、下面板温度三个参数来表征；所述力载荷通过热防护结构的上面板承载的气动压力载荷来表征。

所述神经网络为反向传播神经网络。

本发明的有益效果如下：

本发明通过有限元、代理模型等技术手段，构建了热防护结构局部测点响应与热防护结构应变场间的降阶分析模型，仅需对结构进行局部应变测量，即可快速准确地重构热防护结构应变场，具有很强的工程应用价值。

本发明通过神经网络模型建立热力载荷与结构应变之间映射关系，重构时考虑了热力载荷下结构应变响应的耦合效应，提高了分析精度和重构结果的精确性。

本发明和数值方法相比无需进行迭代计算，避免消耗大量的计算资源和计算时间，提高了应变场重构的分析效率。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。

附图说明

图1为本发明方法的流程图。

图2为本发明实施例的缝合式热防护结构的有限元模型示意图。

图3为本发明实施例的缝合式热防护结构重构得到的应变场。

具体实施方式

以下结合附图说明本发明的具体实施方式。

参见图1，本申请的一种基于局部应变的热力载荷下热防护结构应变场重构方法，包括：

S1：构建基于热防护结构局部应变识别热力载荷的反问题代理模型，所述反问题代理模型以局部测点应变为输入、以热防护结构服役时面临的热力载荷为输出，基于神经网络进行训练、学习和测试而建立，具体包括：

S11、根据热防护结构服役时面临的热力载荷的变化范围设定样本空间，在各参数的最大值和最小值之间，抽样获取多个热力载荷分析工况；

S12、建立热防护结构离散化有限元分析模型，施加边界约束和热力载荷分析工况，开展多个分析工况的有限元静力学分析，获得不同工况下热防护结构应变场，建立热力载荷与热防护结构应变场的映射关系数据集；

S13、通过基于方差分析的Sobol方法分析热防护结构中的测点对载荷变化的敏感性特征，具体包括：

将测点应变响应定义为Y，热力载荷向量为X＝[X

热防护结构应变响应与热力载荷间的输入输出关系可由模型Y＝f(X)描述，该模型可展开为以下方程式：

上式中，f

将步骤S12构建的数据集代入上式，对方程两边各项进行方差分析和归一化处理，可得：

上式中：S

由此，对比热防护结构各测点位置处对热力载荷耦合效应的综合敏感性，即各项S

通过上述敏感度分析可获得对载荷变化反应敏感的测点，由此选取出的测点应变与载荷之间存在强关联性。

S14、将数据集的局部测点应变作为输入参数，热力载荷参数作为输出参数，基于神经网络方法进行训练、学习和测试，建立输入参数和输出参数间的代理模型，即为所述反问题代理模型。

S2：构建基于热力载荷重构结构应变场的正问题代理模型，所述正问题代理模型以热防护结构服役时面临的热力载荷为输入、以降阶后的结构应变场为输出，基于神经网络进行训练、学习和测试而建立，具体包括：

S21：降阶后的结构应变场的获取：

基于步骤S12获取的数据集，将不同工况下热防护结构应变场数据进行主成分分析：通过奇异值分解，选取能保留多数特征(99％以上的特征)的特征值，将对应的特征向量作为结构应变场表征的基函数，从而获得结构应变场的主要成分，实现结构应变场的降阶表征。

S22：以数据集中的热力载荷作为输入参数，降阶得到的结构应变场作为输出参数，基于反向传播神经网络方法进行训练、学习和测试，建立输入参数和输出参数间的代理模型，即为所述正问题代理模型。

S3：基于热防护结构局部应变重构热防护结构应变场：

通过试验获得热防护结构局部测点位置处的应变，将其代入反问题代理模型，获得热防护结构所面临的热力载荷特征，将所述热力载荷特征代入正问题代理模型，获得热防护结构的应变场。

本申请的所述热防护结构服役时面临的热力载荷包括热载荷和力载荷，所述热载荷通过热防护结构表面及内部的温度来表征，所述力载荷通过热防护结构表面承载的气动压力载荷来表征。

本申请的所述神经网络为反向传播神经网络。

本申请步骤S11中具体可采用基于拉丁超立方抽样方法抽样获取多个热力载荷分析工况。

本申请通过有限元、代理模型等技术手段，构建了热防护结构局部测点响应与热防护结构应变场间的降阶分析模型，由此可以基于热防护结构局部测点响应快速准确地重构热防护结构应变场，具有重要的工程应用价值。

以下以具体实施例进一步说明本申请的实施方案。

本实施例基于局部应变的热力载荷下针对缝合式热防护结构进行应变场重构，包括以下步骤：

(1)参见图2，缝合式热防护结构包括上面板1、下面板2以及两个面板之间的中间部分。通过缝合式热防护结构的上面板温度T

建立如图2所示的热防护结构离散化有限元分析模型。对其施加四边固支的约束条件，以及每个设计样本热力载荷分析工况。基于有限元软件开展结构静力学分析，获得不同工况下热防护结构应变场，建立热力载荷与热防护结构应变场的映射关系数据集。

通过基于方差分析的Sobol方法分析结构下表面测点对载荷变化的敏感性特征，发现热防护结构下面板2中心位置的测点(记为点A)对热力载荷的耦合效应最为敏感，因此将该测点作为应变场重构的局部测点。

将数据集中点A的应变作为神经网络的输入参数，上面板温度T

(2)基于热力载荷与热防护结构应变场的映射关系数据集，将100个分析样本的热防护结构应变场数据组装成矩阵，然后进行奇异值分解获得特征值和特征向量。

将结构特征值从小到大排列，前6阶特征值能够保留99.5％特征的特征值，因此选取前6阶特征值对应的特征向量作为结构应变场表征的基函数，从而获得结构应变场的主要成分，实现结构应变场的降阶表征。

以数据集中的上面板温度T

(3)随机设定一个载荷工况，例如T

本申请的基于局部应变的热力载荷下热防护结构应变场重构方法，构建了基于热防护结构局部应变识别热力载荷的反问题代理模型、基于热力载荷重构结构应变场的正问题代理模型，仅需对结构进行局部应变测量，即可快速准确地重构热防护结构应变场，实现了基于热防护结构局部测点响应快速准确地重构热防护结构应变场，提高了热力载荷下热防护结构应变场时的重构精度低及重构效率。

本领域普通技术人员可以理解：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。