深度学习驱动的复合材料氢储罐损伤预测与优化工具

摘要整理

本研究提出了一套综合框架，用于预测轻质复合材料高压氢储罐的损伤并优化其设计以防止失效。通过整合先进的解析方法、数值分析和深度学习技术，提出了一种新颖的方法来增强设计优化和损伤预测能力。该框架采用三维弹性各向异性理论预测力学性能，并结合失效准则进行精确的损伤分析。通过参数化研究，系统考察了罐体厚度、压力和直径对储罐性能的影响。将解析结果与采用WoundSim软件的有限元分析进行对比，突出了建模假设的重要性。进一步开发了深度神经网络与差分进化优化算法相结合的框架（DNN-DEO），用于预测复合材料压力容器中的应力和损伤，同时识别最优设计参数（压力、半径和厚度），以最小化失效风险并保持高性能。此外，设计了图形用户界面（GUI）以自动化计算和预测，为用户提供直观的工具。该集成方法为轻质复合材料氢储罐的设计和运行优化提供了强大的解决方案，确保了氢储存系统的可靠性和效率。研究的主要创新点包括：采用三维弹性各向异性理论提高计算效率；对压力、层厚和罐体半径影响进行详细参数化研究；建立高精度深度神经网络模型用于应力分量和失效点预测；开发用户友好的GUI实现应力和失效准则的实时评估；实现先进设计集成以构建更安全高效的氢储罐。

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