高损伤容限型激光焊接机身壁板力学参数反演与承载能力研究

For the problems of laser welding damage randomness, weakening of material properties and decrease of bearing capacity, in the project, the whole stress-strain curve corresponding to the local regions of aviation aluminum alloy laser welding joint is established, and the reverse identification of the local elastic-plastic constitutive parameters of laser welding is developed. The new method for identifying the evolution of elastic-plastic crack propagation parameters is developed to obtain the shape and size of the plastic zone, and the crack initiation and propagation behavior of laser welding cracks were studied. A new strain measurement method for damage characterization is developed based on the data of laser welding damage and the corresponding full-field strain distribution. The elastic-plastic finite element model of stiffened panel is established considering the welding performance, local damage and thermal deformation. The structure design for controlling the welding deformation and failure is optimized, and the welding sequence and forming process are analyzed to verify the optimal bearing capacity of the stiffened panel under service conditions. The project gives a reference to the manufacturing process and design options of laser welding panel with high damage tolerance.

针对机身壁板激光焊接制造损伤随机性、材料性能弱化、承载能力下降等问题，本项目拟建立航空铝合金激光焊接接头局部区域对应的全程应力-应变曲线，发展激光焊接局部弹塑性本构参数的反演识别方法。发展弹塑性裂纹扩展演化参数的表征新方法，得到塑性区形状和大小的实时演化过程，研究激光焊接裂纹的起裂和扩展行为。基于激光焊缝内损伤数据和对应的全场应变分布特征，发展损伤表征的应变度量新方法。建立考虑焊接性能、局部损伤和热变形的激光焊接机身壁板弹塑性有限元模型，对机身壁板焊接结构开展焊接变形和失效的抑制型结构设计，优化焊接顺序和成型过程控制，实现和验证使役条件下最优承载能力的机身焊接壁板结构设计，为高损伤容限型机身焊接壁板的制造工艺和设计方案提供参考。

针对机身壁板激光焊接制造损伤随机性、材料性能弱化、承载能力下降等问题，本项目发展了激光焊接局部弹塑性本构参数的虚场反演识别方法，发展了本构参数的人工神经网络反演识别方法，发展了激光焊接残余应力的有限元-轮廓法反演识别方法。建立考虑焊接性能、热残余应力热变形的激光焊接机身壁板弹塑性有限元模型，对机身壁板焊接结构开展焊接变形和失效的抑制型结构设计，优化焊接顺序和成型过程控制，实现和验证使役条件下最优承载能力的机身焊接壁板结构设计，开展的工作和取得的结果如下：.（1） 开展了激光焊缝局部弹塑性参数的虚场反演识别方法研究。提出了四种应力更新算法，包括随动硬化弹塑性本构模型参数的应力更新算法、等向强化弹塑性应力增量更新的单变量返回映射算法、等向强化的弹塑性损伤耦合演化的应力更新迭代算法、Chaboche随动强化本构模型的内变量迭代重构应力增量更新算法，结合非线性虚拟场方法反演了激光焊接接头距离焊点不同位置的本构参数。基于卷积神经网络和改进的长短时记忆网络，提出了一种对应变场自动去噪的深度学习模型CPINet，快速识别与加载路径有关的强化弹塑性本构模型材料参数。.（2） 发展了激光焊接残余应力的有限元-轮廓法的反演识别方法研究。将弹塑性有限元法与复合形优化算法相结合，提出一种反演焊接构件固有变形的新方法。建立了实验/数值混合反演等效热源参数的热弹塑性数值方法，完成了焊接顺序优化。开展了考虑焊接变形和残余应力的激光焊接加筋板极限强度试验与数值研究，研究了铝锂合金激光焊接加筋壁板的承载能力。. 本项目发展激光焊接局部弹塑性本构参数的反演识别方法研究，通过实验测试和数值计算研究了激光焊接加筋壁板的承载性能，为高损伤容限型机身焊接壁板的制造工艺和设计方案提供参考，在智能制造领域具有重要的科学研究意义。