基于自洽聚类分析的2D C/SiC压缩性能快速预报

作者：戴新航; 许承海; 王琨杰; 高博^*

来源：复合材料学报, 2023, 1-11.

DOI：10.13801/j.cnki.fhclxb.20231206.002

• 2D C/SiC
• 自洽聚类分析
• 渐进损伤
• 压缩强度
• 细观模型

本文利用自洽聚类分析(Self-consistent Clustering Analysis，SCA)方法研究了2D C/SiC在单轴压缩载荷下的渐进损伤行为，SCA方法通过应变集中张量对网格单元进行聚类，在不显著降低计算精度的前提下，大幅度降低了模型的自由度，使得模型的计算效率得以提高。整个方法由离线和在线两个阶段组成：离线阶段，利用k-means算法对高保真度的复合材料单胞进行分解、聚类并计算不同聚类间的相互作用张量，最终生成降阶模型；在线阶段，基于降阶模型求解离散的Lippmann–Schwinger方程组获取力学响应。将SCA方法应用于2D C/SiC压缩强度的预报，当聚类总数量为64时，与试验相比，压缩强度求解的计算精度与传统有限元相比降低了1%，但整体计算效率提升了34倍。当不考虑离线阶段花费的聚类时间，即事先已知材料的细观构型对其力学行为进行求解时，其一次在线计算的时间仅为6s，计算效率比传统有限元提升了104倍，在结构性能快速设计、结构状态快速预报等领域，有着广阔的应用前景。

• 单位
  哈尔滨工业大学