厚壁复合材料管纤维缠绕张力的神经网络设计方法

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提出了一种纤维缠绕厚壁复合材料管的张力优化设计方法。介绍了纤维缠绕控制系统的工作原理,并讨论了缠绕厚壁复合材料管成型质量的影响因素。针对厚壁复合材料管纤维缠绕过程,利用弹性叠加原理建立了计算缠绕张力导致复合材料管残余内应力变化的模型和方法。分别比较了利用现有恒张力、恒力矩和锥度张力三种常规模式缠绕厚壁复合材料管的内应力分布特性。设计了一种独特的神经网络结构,并通过误差反向传播实现了对纤维缠绕张力的优化设计。以实验验证说明神经网络收敛优化过程的主要机制,结果表明,通过该神经网络优化的纤维缠绕张力能满足特殊内应力(如等应力)分布设计的需要。 A method to design the tension of thick-walled composite pipe with filament winding is proposed. The working principle of the fiber winding control system is introduced, and the influencing factors on the forming quality of the thick-walled composite pipe are discussed. Aimed at the winding process of thick-walled composite tube, a model and a method for calculating the residual internal stress of composite tube by calculating the winding tension are established by the principle of elastic superposition. The internal stress distribution of thick-walled composite pipe with three conventional patterns of constant tension, constant moment and taper tension are compared respectively. A unique neural network structure was designed, and the optimal design of the winding tension of the fiber was realized by error back propagation. The main mechanism of the neural network convergence optimization process is demonstrated experimentally. The results show that the optimized winding tension of the neural network can meet the needs of the distribution design of special internal stress (eg, equal stress).
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