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纤维增强复合材料的层间正交各向异性的性能特性，为机械性能设计提供了丰富的可能性。然而，航空工业为了简化设计和制造流程，更倾向于使用均质材料。传统Quad层压板采用0°、±45°和90°的铺层角度组合，并通过调整铺层顺序和方向实现多种构型。为实现均质化，这类层压板需遵循中平面对称和平衡等严格的规则限制，从而导致结构增厚并增加设计难度，在需要厚度变化的坡道区域尤为明显。针对这一问题，Double-Double（DD）层合板概念在2017年左右被提出。其创新性地采用[±θ∕±φ]连续角度单元作为四层子层压板，通过厚度方向的重复铺叠实现近似均质。均质化特性作为DD层合板最为重要的特性，使层压板更轻量化且易于设计，同时免除中平面对称要求、简化锥形处理工艺，还能显著降低成本和减轻重量。有研究成果表明，传统Quad层压板需至少120层（15mm）才能达到的均质效果，DD层压板仅需30层（3.75mm）即可实现。然而，目前并无研究表明DD层合板是否是具备最佳均质化特征的层板形式。 近日，中科院力学所邱诚等在复合材料Top期刊《Composites Part A: Applied Science and Manufacturing publishes》发表研究论文。该研究提出了一种基于可解释性机器学习的均质化层板设计模型，从大数据的角度证实在DD层合板，尤其是[θ/-β/β/-θ]模式是最小厚度条件下实现均质化的最优层板形式，同时Triple-Double的[θ/−β/−γ/+γ/+β/−θ]模式也具有较优的均质化特性。论文标题为“A data-driven approach to identify the optimal sub-laminates for homogeneity design under the concept of double-double composites”。 该研究结合生成式和可解释AI模型，深入探讨了不同层数、重复次数和均匀性阈值对设计的影响，为满足均匀性要求的层压板设计提供了具体指导，为DD层板的理论基础提供了重要的支撑。  本研究采用数据驱动方法系统探究DD（Double-Double）复合材料子层合板的均质化设计问题。针对传统层合板设计规则导致结构增厚、工艺复杂等缺陷，创新性地构建了生成对抗网络（GAN）与符号回归（SR）相结合的研究框架。通过引入判别器和混合损失函数的方式，对GAN模型进行有条件的约束，实现自动学习并输出符合均质化标准的子层合板单元的效果；利用符号回归（SR）模型捕捉输入和输出数据之间的底层数学联系，从而挖掘铺层组合隐含的物理规律。  图1 GAN模型框架  图2 (a)SR模型中公式的语法树表达式；(b)遗传规划模型流程图 该研究详细分析了不同层数子层合板的优化策略。以研究对象为总层数为24层的层合板为例，分别研究了3、4、6、8层子层合板的优化策略（下图展示了6层子层合板结构的结果）。研究表明：3层结构呈现[0/±θ]对称模式，当θ<50°时[0/θ/-θ]r更优，θ值较大时 [θ/0/ - θ]r更受青睐；4层最优模式为[±θ/±β]r组合（6种独立堆叠序列），但当层数减少时 [θ/-β/β/-θ]模式更易满足均质化准则；6层和8层的结构最优组合分别呈现为“三双”（Triple-Double）[θ/−β/−γ/+γ/+β/−θ]和“四双”（Quad-Double）[θ/β/γ/φ]的设计方式。  图3 （a）6层子层合板设计的热图表示，其中铺层角度以升序排列；（b）对应的铺层角度分布 该成果不仅验证了数据驱动方法在复合材料设计中的有效性，更明确了不同应用场景下的最优选择：当厚度为关键指标时，推荐采用4层[θ/−β/β/−θ]模式（更少的层数即可实现均质化）；若需更大设计自由度，则6层“三双”模式更为适宜，其能够提供更大的力学性能设计空间。该文章明确了4层[θ/−β/β/−θ]模式（轻量化首选）和6层[θ/−β/−γ/+γ/+β/−θ]模式（性能优化首选）的适用场景，可直接指导航空复合材料结构设计。  图4 4层子层合板（a）和6层子层合板（b）的可设计空间 该研究建立的数据驱动框架能有效找到复合材料层压板的设计规则，并能够进一步扩展到其他设计场景，如准各向同性层压板等。相比传统技术，该方法能基于大量数据输出解释内含物理规则，且生成模型计算效率高。不仅明确了4层[θ/−β/β/−θ]模式（轻量化首选）和6层[θ/−β/−γ/+γ/+β/−θ]模式（性能优化首选）的适用场景，可直接指导航空复合材料结构设计；还揭示了层数与均质化性能的非线性关系，为平衡厚度约束与力学性能提供了量化依据，有助于降低制造成本与结构重量。该研究为先进复合材料的高效设计提供了理论支撑与方法工具，对航空航天轻量化结构开发具有重要实践价值。 原始文献 Cheng Qiu, Hongwei Song, Jinglei Yang. A data-driven approach to identify the optimal sub-laminates for homogeneity design under the concept of double-double composites [J]. Composites Part A: Applied Science and Manufacturing, 2025, 195:108897. 原文链接 https://www./science/article/pii/S1359835X25001915 |
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