综述：从经典到人工智能驱动的负载频率控制：应对可再生能源与电动汽车并网的智能电网挑战

这篇综述系统探讨了复合高压储氢容器(HHSVs)在氢燃料电池汽车(HFCVs)中的关键作用，聚焦爆破失效(burst failure)和疲劳失效(fatigue failure)的预测与优化。通过对比纤维增强复合材料失效准则，结合有限元法(FEM)和响应面法(RSM)、遗传算法(GA)等优化策略，提出多丝缠绕技术提升容器性能，为轻量化高安全性储氢设计提供新思路。

　　

失效判定与评估模型

复合高压储氢容器(HHSVs)的失效行为主要体现为爆破失效和疲劳失效。爆破失效对应容器的极限承载能力，常用Tsai-Wu、Hashin等准则评估；疲劳失效则涉及10⁴-10⁵次循环载荷下的累积损伤，需结合残余强度模型。研究显示，渐进损伤模型(Progressive Damage Model)结合有限元分析(FEM)能有效模拟复合材料层间开裂、纤维断裂等复杂失效机制。

预测模型构建

通过用户材料子程序(UMAT/VUMAT)实现各向异性复合材料建模，三维损伤理论可精确预测爆破压力误差<5%。疲劳寿命预测采用S-N曲线结合Miner线性累积损伤法则，考虑温度、氢脆等环境因素。典型案例中，优化后的70 MPa储罐爆破压力提升12.3%，疲劳寿命延长至15,000次循环。

性能优化策略

响应面法(RSM)用于快速筛选铺层角度(±55°最优)和厚度参数；遗传算法(GA)解决缠绕张力(80-120 N)与速度的非线性优化问题。创新性多丝缠绕技术通过同步控制12束纤维，减少交叉和下垂缺陷，使纤维用量降低8%的同时提升爆破压力至设计值的2.1倍。

技术挑战与展望

当前模型对氢渗透导致的界面退化预测不足，未来需开发多物理场耦合算法。人工智能(AI)驱动的高通量优化将成为趋势，结合数字孪生技术实现实时健康监测。新型热塑性衬里材料如聚芳醚酮(PEEK)有望进一步提升抗氢脆性能。

结论

储氢容器设计正从经验导向转向模型驱动，多学科交叉优化将推动氢能汽车商业化进程。突破性进展依赖于材料-结构-工艺的协同创新，特别是纳米增强复合材料和智能缠绕装备的研发。