基于多尺度不确定性分析的增材制造点阵结构可靠性优化研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11902232
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0806.材料和结构的优化设计、制造与可靠性
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

As a new multifunctional material, the lattice multilevel structure by additive manufacturing is one of the future trends in advanced equipment research field. The development of high reliability and multi-functional equipment depend on the optimization design based on multi-scale reliability, that is to say, it requires stable mechanical properties. At present, people only rely on empirical methods to control uncertainty. Advanced design of numerical simulation based on a large number of basic manufacturing data and model libraries has just begun. How to optimize the reliability of manufacturable multilevel structures has become a hot academic problem. In this project, the lattice structure by additive manufacturing is taken as the research object. The variation transportation mechanism of macro-mechanical properties is developed based on the micro-uncertainties of material properties and geometric defects in actual manufactured products. The multi-scale mechanical properties and variation prediction methods from micro-RVEs to macro-structure are studied. The macro-micro concurrent optimization design method which meets the reliability requirements is studied to find a method to improve the efficiency of solving such probabilistic reliability optimization problems with a large number of design and random variables. The multi-scale uncertainty analysis and reliability optimization model are modified based on experimental research. This project provides theoretical and experimental basis for the practical application of lattice multi-level structure in augmented material manufacturing.
增材制造点阵多级结构作为一种新兴的多功能材料,已成为先进装备研究领域的前沿。开发高可靠性、多功能部件离不开基于多尺度可靠性的优化设计,即要求其具有稳定力学性能。目前,人们仅依靠经验方法来控制不确定性,面向基于大量制造基础数据和模型库的数值模拟先进设计才刚刚起步。如何优化多级结构可靠性已成为学术界新问题。本项目以增材制造点阵结构作为研究对象,基于实际增材制造点阵结构中的材料物性和几何缺陷形成统计数据库,研究微观不确定性带来的宏观力学性能误差传递机制,提出由微观单胞杆元、单胞至宏观结构的多尺度力学性能和误差预测方法。研究满足可靠性约束条件的宏微观协同优化设计方法。针对内含大量设计变量和随机变量的可靠性优化问题,研究提高求解效率的方法。并基于实验验证,发展仿真模型的修正方法。该研究成果可为增材制造点阵多级结构的实用化提供理论和实验依据。

结项摘要

增材制造点阵多级结构作为一种新兴的多功能材料,已成为先进装备研究领域的前沿。开发高可靠性、多功能部件离不开基于多尺度可靠性的优化设计,即要求其具有稳定力学性能。目前,人们仅依靠经验方法来控制不确定性,面向基于大量制造基础数据和模型库的数值模拟先进设计才刚刚起步。如何优化多级结构可靠性已成为学术界新问题。项目完成了几种负泊松比新型结构的设计、制备及力学性能实验,研究了基于桁架杆和曲面等多种拓扑构型的多尺度点阵结构,建立了多尺度结构设计参数和负泊松比性能、准静态压缩应力应变关系、冲击吸能等性能的构效关系,多级结构参数对抗冲击和吸能设计性能的影响规律。其次建立了以上复杂构型增材制造技术,并对制备后的样品利用μCT扫描进行缺陷评价,建立了基于x射线层析成像的材料重建模型,并将设计参数从固定变量改为随机变量,对仿真模型的可靠性分析,修正了数值仿真模型。最后进行了优化设计,采用多维梯度设计使点阵结构中低应变率下能量吸收效率提升了60%。实现了项目中提出的预定研究目标。

项目成果

期刊论文数量(12)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(2)
Flexible piezoelectric energy harvester based on graphene macro-film electrode enabled by exploiting auxetic mechanical property
利用拉胀机械性能实现基于石墨烯大膜电极的柔性压电能量收集器
  • DOI:
    10.1016/j.matlet.2022.132165
  • 发表时间:
    2022-03
  • 期刊:
    Materials Letters
  • 影响因子:
    3
  • 作者:
    Haoyu Zheng;Huazhang Zhang;Pin Wen;Daping He
  • 通讯作者:
    Daping He
Research on Data Mining Method of TCM Prescription Based on Machine Learning
基于机器学习的中药方剂数据挖掘方法研究
  • DOI:
    10.1088/1742-6596/1952/2/022033
  • 发表时间:
    2021-06
  • 期刊:
    Advances in Engineering Software
  • 影响因子:
    4.8
  • 作者:
    Gege Wen;Pin Wen;Zukai Tang
  • 通讯作者:
    Zukai Tang
In-Plane Impact Dynamics Analysis of Re-Entrant Honeycomb with Variable Cross-Section
变截面折返蜂窝面内冲击动力学分析
  • DOI:
    10.32604/cmes.2021.014828
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Computer Modeling in Engineering & Sciences
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Ou Yuanxun;Yan Shilin;Wen Pin
  • 通讯作者:
    Wen Pin
Enhanced output performance of flexible piezoelectric energy harvester by using auxetic graphene films as electrodes
使用拉胀石墨烯薄膜作为电极增强柔性压电能量收集器的输出性能
  • DOI:
    10.1063/5.0015100
  • 发表时间:
    2020-09
  • 期刊:
    Applied Physics Letters
  • 影响因子:
    4
  • 作者:
    Huazhang Zhang;Pin Wen;Peng Li;Zhe Wang;Suyan Wang;Xin Zhao;Yong Xiao;Jie Shen;Daping He;Wen Chen
  • 通讯作者:
    Wen Chen
Topology optimization of transient problem with maximum dynamic response constraint using SOAR scheme
使用 SOAR 方案的具有最大动态响应约束的瞬态问题的拓扑优化
  • DOI:
    10.1007/s11465-021-0636-4
  • 发表时间:
    2021-08
  • 期刊:
    Frontiers of Mechanical Engineering
  • 影响因子:
    4.5
  • 作者:
    Long Kai;Yang Xiaoyu;Saeed Nouman;Tian Ruohan;Wen Pin;Wang Xuan
  • 通讯作者:
    Wang Xuan

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其他文献

西安及附近地区降水量时空变化规律分析
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  • 通讯作者:
    黄领梅
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    --
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  • 期刊:
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  • 作者:
    文聘;沈冰;黄领梅
  • 通讯作者:
    黄领梅
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    李耀明
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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