论文部分内容阅读
碳纤维复合材料(CFRP)由于具有比强度高、比刚度大、耐腐蚀、耐高温、疲劳性好及设计自由度高等优点,是目前广泛应用于航空航天的一种新型材料。由于碳纤维自身的弱点,再加之当前国内制备水平的限制,导致碳纤维复合材料的制孔质量和制孔效率成了制约复合材料发展的关键。本文以碳纤维复合材料的制孔过程为研究对象,应用ABAQUS数值模拟研究了碳纤维复合材料制孔过程中产生撕裂、分层等缺陷的原因；并应用BP神经网络、自适应控制、MATLAB等技术和理论,设计了针对这一特殊材料钻削过程的神经网络自适应控制器。具体进行了以下工作：1.通过查阅资料学习了解了目前碳纤维复合材料的研究现状,所选用的碳纤维复合材料(HT3/5224)的性能,以及制孔缺陷产生的原因。通过分析得知,轴向力过大是碳纤维复合材料产生制孔缺陷的主要原因。2.针对碳纤维复合材料制孔质量差的问题,建立了麻花钻钻削碳纤维复合材料的有限元模型,应用ABAQUS软件对制孔过程中不同工艺参数下的轴向力进行了数值模拟分析。然后和相同加工条件下的钻削实验中的轴向力进行了对比,验证了数值模拟结果的准确性。应用数值模拟的方法来预测碳纤维复合材料制孔过程中的轴向力可以代替传统的钻削实验,更方便地优化钻削参数,很大程度地降低实验成本。3.考虑到碳纤维复合材料制孔效率低下,以及轴向力过大是碳纤维复合材料产生制孔缺陷的主要原因,本文将近年来快速发展起来的神经网络和自适应控制技术应用到了碳纤维复合材料的制孔过程中,设计了基于BP神经网络的轴向力自适应控制器,并且应用MATLAB软件对控制器进行训练和测试。训练好之后的控制器应用到复合材料制孔过程中,便可以及时地调整进给速度,有效地控制碳纤维复合材料制孔过程中的轴向力,从而降低制孔缺陷的产生,并且提高制孔效率。最后对该自适应控制器的实际应用提出了展望。