基于神经网络遗传算法的GFRP拉挤双目标优化

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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
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