某型抗冲击波特种车身疲劳特性分析及轻量化技术研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 自行榴弹炮与膛口流场研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 自行榴弹炮的发展概述 | 第9页 |
| 1.2.2 膛口流场的国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 汽车疲劳耐久性与轻量化技术研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3.1 汽车疲劳耐久性研究概述 | 第11-12页 |
| 1.3.2 轻量化技术研究概述 | 第12-13页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第13-15页 |
| 2 炮口流场分析及数值模拟方法 | 第15-22页 |
| 2.1 炮口流场概述 | 第15-16页 |
| 2.1.1 炮口初始流场 | 第15页 |
| 2.1.2 火药气体流场 | 第15-16页 |
| 2.2 含制退装置的炮口冲击波流场 | 第16-18页 |
| 2.2.1 炮口制退器的介绍 | 第16-17页 |
| 2.2.2 炮口制退器的影响 | 第17-18页 |
| 2.3 计算流体力学与数值仿真 | 第18-21页 |
| 2.3.1 计算流体力学概述 | 第18-19页 |
| 2.3.2 流体力学基本方程组 | 第19页 |
| 2.3.3 湍流模型介绍 | 第19-20页 |
| 2.3.4 数值模拟离散方式 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 冲击波数值模拟分析 | 第22-31页 |
| 3.1 某型车载榴弹炮炮口流场数值仿真计算 | 第22-27页 |
| 3.1.1 炮口冲击波数值模拟流程 | 第22-25页 |
| 3.1.2 数值模拟计算结果 | 第25-27页 |
| 3.2 车载榴弹炮实弹射击实验 | 第27-29页 |
| 3.2.1 试验目的与对象 | 第27页 |
| 3.2.2 试验概述 | 第27页 |
| 3.2.3 超压测试及数据处理 | 第27-29页 |
| 3.3 超压值仿真计算与试验测试对标 | 第29-30页 |
| 3.3.1 对标结果 | 第29页 |
| 3.3.2 仿真与试验误差因素分析 | 第29-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 4 驾驶室结构在冲击波作用下的瞬态动力学分析 | 第31-42页 |
| 4.1 驾驶室有限元建模 | 第31-34页 |
| 4.1.1 驾驶室数模及材料 | 第31-32页 |
| 4.1.2 驾驶室有限元模型建模 | 第32-34页 |
| 4.2 驾驶室瞬态动力学分析 | 第34-39页 |
| 4.2.1 瞬态动力学分析 | 第34-35页 |
| 4.2.2 驾驶室在冲击波作用下的响应分析 | 第35-39页 |
| 4.3 试验验证 | 第39-41页 |
| 4.3.1 试验布置 | 第40页 |
| 4.3.2 试验结果 | 第40-41页 |
| 4.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 5 驾驶室结构在炮口冲击波作用下的疲劳损伤分析 | 第42-53页 |
| 5.1 疲劳分析理论基础 | 第42-47页 |
| 5.1.1 疲劳的定义及特点 | 第42-43页 |
| 5.1.2 疲劳累积损伤理论 | 第43-44页 |
| 5.1.3 疲劳寿命的分析方法 | 第44-46页 |
| 5.1.4 疲劳的有限元分析方法 | 第46-47页 |
| 5.2 某型车载榴弹炮驾驶室的疲劳损伤分析 | 第47-51页 |
| 5.2.1 定义载荷-时间序列 | 第47页 |
| 5.2.2 疲劳设计方法的选择 | 第47-48页 |
| 5.2.3 定义材料参数 | 第48-49页 |
| 5.2.4 疲劳损伤计算 | 第49-50页 |
| 5.2.5 疲劳损伤仿真结果分析 | 第50-51页 |
| 5.3 本章小结 | 第51-53页 |
| 6 驾驶室结构轻量化设计研究 | 第53-64页 |
| 6.1 多目标优化设计理论 | 第53-55页 |
| 6.1.1 试验设计方法 | 第53页 |
| 6.1.2 响应面法 | 第53-54页 |
| 6.1.3 多目标遗传算法 | 第54-55页 |
| 6.2 驾驶室顶部结构优化 | 第55-58页 |
| 6.2.1 建立优化数学模型 | 第55-56页 |
| 6.2.2 试验设计以及响应面建立 | 第56-57页 |
| 6.2.3 基于多目标遗传算法的优化结果分析 | 第57-58页 |
| 6.3 驾驶室后围结构优化 | 第58-61页 |
| 6.3.1 建立优化数学模型 | 第58-59页 |
| 6.3.2 试验设计以及响应面建立 | 第59-60页 |
| 6.3.3 基于多目标遗传算法的优化结果分析 | 第60-61页 |
| 6.4 轻量化结构疲劳耐久性验证 | 第61-63页 |
| 6.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 7 总结与展望 | 第64-66页 |
| 7.1 全文总结 | 第64页 |
| 7.2 展望 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 附录 | 第71页 |
