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基于神经网络遗传算法的GFRP拉挤双目标优化

谢怀勤 , 陈幸开 , 陈辉 , 曲艳双

材料科学与工艺

为研究玻璃钢(GFRP)拉挤工艺参数对复合材料性能的影响,优化最佳拉挤工艺参数,建立了拉挤工艺过程数学模型,结合基于有限元/有限差分的间接解耦法进行求解,模拟得到了拉挤过程中GFRP内部的非稳态温度场和固化度变化情况.分别采用布拉格光栅光纤温度传感器和索氏萃取法检测拉挤GFRP内部的温度与固化度,实测温度和固化度均与模拟温度和固化度吻合,验证了数值模拟程序的正确性.以数值模拟结果为样本,建立反向传播神经网络,得到拉挤工艺参数(固化温度、拉挤速度)与GFRP固化度之间的非线性相关关系,再结合遗传算法解决拉挤过程中固化炉温度和拉挤速度双目标优化问题.优化得到的拉挤工艺参数可在保证复合材料固化度达标的情况下,提高拉挤速度降低固化炉温度,优化效果显著.神经网络遗传算法优化方法能有效解决此类具有复杂非线性关系的多目标优化问题.

关键词: 玻璃钢 , 拉挤 , 数值模拟 , 神经网络 , 遗传算法 , 优化

基于NSGA-Ⅱ和神经网络的GFRP拉挤工艺优化

陈幸开 , 谢怀勤 , 王国星

玻璃钢/复合材料 doi:10.3969/j.issn.1003-0999.2010.05.014

根据经实验验证的玻璃钢(GFRP)拉挤工艺过程数学模型,以数值模拟结果为样本数据,建立反向传播(BP)神经网络,得到拉挤工艺参数(固化温度、拉挤速度)与GFRP固化度间非线性相关关系.采用神经网络结合带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)解决拉挤过程中固化炉温度和拉挤速度多目标优化问题,得到了拉挤优化问题的Pareto最优解集.实验结果表明,优化后的工艺参数能有效提高生产率,降低固化炉温度,效果显著.

关键词: 玻璃钢 , 拉挤 , 数值模拟 , 神经网络 , NSGA-Ⅱ , 多目标优化

玻璃钢拉挤工艺过程非稳态温度场与固化度数值模拟与试验

谢怀勤 , 陈幸开 , 梁钒

玻璃钢/复合材料 doi:10.3969/j.issn.1003-0999.2010.01.020

玻璃钢拉挤成型过程中其固化度和温度变化为强耦合关系.根据固化动力学和传热学理论,建立了非稳态温度场与固化动力学数学模型.通过示差扫描量热实验计算出模型中固化动力学参数.采用有限元与有限差分相结合的方法.依据ANSYS求解耦合场的间接耦合法,编制了计算程序,对拉挤工艺不同工况玻璃钢非稳态温度场和固化度进行数值模拟.采用特殊设计制作的铝毛细管封装的布拉格光栅光纤传感器,屏蔽了荷栽效应应变干扰,对玻璃钢温度场进行实时检测;采用索氏萃取实验测定玻璃钢制品固化度.实验表明,模拟与实验结果基本吻合.为避开繁多试凑性实验而进行工艺过程优化提供理论依据.

关键词: 玻璃钢 , 拉挤工艺 , 数值模拟 , 非稳态温度场 , 布拉格光栅光纤传感器

CFRP拉挤过程非稳态温度场数值模拟与FBG实时检测

陈幸开 , 谢怀勤 , 曲艳双

复合材料学报

碳纤维增强聚合物基复合材料的拉挤成型过程是动态的,其固化度与温度变化为强耦合关系.温度场是工艺过程控制关键之一.根据固化动力学和传热学理论,建立了非稳态温度场与固化动力学数学模型.通过差示扫描量热仪(DSC)分析计算出模型中固化动力学参数.采用有限元与有限差分相结合的方法,依据ANSYS求解耦合场的间接耦合法,编制了计算程序,对拉挤工艺不同工况CFRP内部非稳态温度场进行数值模拟.采用专门设计制作的铝毛细管封装的布拉格光栅光纤(FBG),排除了非温度应变的干扰.通过试验确定了FBG温度传感特性表征及FBG温度灵敏度系数值,保障了CFRP内部温度场实时动态检测的准确度.模拟与实验结果基本吻合,为取代传统试凑性实验,优化CFRP拉挤工艺提供了科学快捷的理论依据.

关键词: 碳纤维增强聚合物基复合材料 , 拉挤工艺 , 非稳态温度场 , 布拉格光栅光纤 , 实时动态检测

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