人工神经网络结合遗传算法对CFWRP固化制度的优化

摘要：

聚合物基复合材料的固化制度是影响其性能经济指标的重要因素.它们之间的关系既无先验公式表征,又为非线性,一般是采用"试凑法"探索试验,但耗时长也未必达到优化目的.神经网络法具有超强非线性映射能力,可自动总结出数据之间的函数关系,遗传算法可多点群体搜索,并可不陷入局部最优点.本文以碳纤维缠绕聚合物基复合材料(CFWRP)制成NOL环试件,在试验基础上采用人工神经网络结合遗传算法对固化制度进行优化,得到较好的结果.

关键词：碳纤维缠绕复合材料、固化制度、优化、BP神经网络、遗传算法

分类号：TB332(工程材料学)

资助基金：国家自然科学基金50475034

在线出版日期：2007-04-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：3-6