基于神经网络遗传算法的CFRP拉挤工艺优化

摘要：

根据固化动力学和传热学理论,建立了碳纤维增强聚合物基复合材料(CFRP,Carbon Fiber Reinforced Polymer)拉挤成型非稳态温度场与固化动力学数学模型.采用有限元与有限差分相结合的方法,结合ANSYS求解耦合场的间接耦合法,对CFRP拉挤过程非稳态温度场和固化度进行数值模拟.使用特殊设计制作的铝毛细管封装的布拉格光栅光纤(FBG,Fiber Bragg Gratings)传感器,对温度场进行实时检测;并采用索氏萃取实验测定CFRP制品固化度.模拟与实验结果基本吻合.以数值模拟结果为样本建立反向传播神经网络,训练得到固化炉温度与CFRP固化度之间的非线性相关关系.采用神经网络与遗传算法相结合的方法,优化得出拉挤固化炉三段最佳温度值,结果表明神经网络结合遗传算法优化拉挤工艺参数快捷有效.

关键词：碳纤维增强聚合物基复合材料、拉挤、数值模拟、布拉格光栅光纤、神经网络、遗传算法、优化

所属期刊栏目：35

分类号：TB332(工程材料学)

资助基金：黑龙江省自然科学基金资助项目E01-10

在线出版日期：2017-01-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1263-1267