黑龙江省自然科学基金(E01-10)
- 作品数：7 被引量：11H指数：2
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- 相关机构：哈尔滨工业大学哈尔滨玻璃钢研究院黑龙江工程学院更多>>
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- 相关领域：一般工业技术建筑科学更多>>
- 基于神经网络遗传算法的CFRP拉挤工艺优化被引量：2
- 2009年
- 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.
- 陈幸开谢怀勤
- 关键词：拉挤数值模拟神经网络遗传算法
- 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被引量：3
- 2010年
- 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,屏蔽了荷载效应应变干扰,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。
- 谢怀勤陈幸开梁钒
- 关键词：玻璃钢拉挤工艺数值模拟
- CFRP拉挤工艺过程固化度数值模拟与实验被引量：4
- 2009年
- 碳纤维增强塑料(CFRP)拉挤成型过程中固化度和温度变化为强耦合关系.通过差示扫描量热(DSC)实验计算得到模型所需的固化动力学参数,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,采用有限元与有限差分相结合的方法和ANSYS求解耦合场的间接耦合法对拉挤工艺不同工况下CFRP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(FBG)传感器,屏蔽了荷载效应应变干扰,对CFRP温度场实时检测,从而计算得到实时固化度;同时采用索氏萃取实验测定CFRP制品固化度.结果表明,模拟与实验结果基本吻合.
- 陈幸开谢怀勤曲艳双
- 关键词：碳纤维增强塑料拉挤工艺固化度
- 内置FBG的CFRP加固钢混结构安全测评
- 2008年
- 为实现碳纤维复合材料对钢筋混凝土结构集先进加固与实时在线安全测评双重功能,将布拉格光栅光纤传感器固化于CFRP中.实验表明FBG与CFRP相容性及应变传感特性理想.根据钢筋混凝土结构理论和ANSYS有限元软件编制CFRP加固RC梁受弯荷载效应模拟计算程序.采用基于MATLAB的MonteCarlo计算程序,完成被加固结构可靠度模拟.制备的钢筋混凝土实验梁,采用预置FBG传感器的CFRP加固.梁内部钢筋粘结FBG传感器,压区混凝土上粘接电阻应变片.实验表明:全部实验梁承载过程中,根据CFRP中FBG的实时应变值,通过编制模拟计算程序得到实验梁内部受拉钢筋、压区混凝土应变与实测值较好吻合.据此不仅补偿了在已建成结构内部不能再装置传感器的限制,而且可实时判断加固结构的损伤状态,完成安全测评.
- 谢怀勤陈辉董旭峰
- 关键词：碳纤维复合材料钢筋混凝土结构安全测评
- CFRP拉挤过程非稳态温度场数值模拟与FBG实时检测被引量：2
- 2008年
- 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。
- 陈幸开谢怀勤曲艳双
- 关键词：拉挤工艺
- 基于神经网络遗传算法的GFRP拉挤双目标优化被引量：1
- 2010年
- 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.
- 谢怀勤陈幸开陈辉曲艳双
- 关键词：玻璃钢拉挤神经网络遗传算法
- 基于NSGA-Ⅱ和神经网络的GFRP拉挤工艺优化被引量：1
- 2010年
- 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。
- 陈幸开谢怀勤王国星
- 关键词：玻璃钢拉挤数值模拟神经网络多目标优化
