为了降低固化过程中复合材料结构内部温度场和固化度场的非均匀性,提出一种基于径向基(RBF)神经网络的固化均匀性优化方法。通过拉丁超立方试验设计方法选取设计变量(升温速度、保温温度及保温时间)的样本点,采用固化反应的参数化有限元分析模型对样本点进行计算以获取响应(温度梯度、固化度梯度及总的固化时间),以此建立固化反应的RBF神经网络,最后利用主要目标法和多岛遗传算法优化该网络以求得最优解。AS4/3501-6复合材料算例的优化结果表明对比原设计,优化后温度梯度和固化度梯度的最大值分别降低了71.34%和51.47%,总的固化时间仅增加4.71%,优化效果显著。

基于经典层合板理论,在考虑模具作用的情况下建立了预测非对称矩形先进碳纤维增强复合材料层合板固化变形的理论模型,并通过引入界面剪应力模拟模具与层合板间的相互作用。算例表明,考虑模具作用后,理论模型的预测结果与试验结果吻合更好,验证了理论模型的合理性。最后讨论了固化变形的控制和优化方法,研究表明,通过选择合适的模具材料、脱模材料及固化工艺,可以降低非对称层合板的变形位移。

提出一种基于补偿因子的模具型面补偿设计方法。以初始模具型面(理论外形)作为固化前复合材料构件的外形,首先通过固化变形有限元模型计算结果获得初始变形向量;然后将反向后的初始变形向量与补偿因子相乘,得到补偿向量;接着将补偿向量与初始模具型面叠加,获得补偿模具型面。建立以补偿因子为设计变量、以能够综合反映脱模后构件外形与理论外形偏差的无量纲参数(目标函数)为响应的代理模型,通过求解代理模型计算出最佳补偿因子,从而获得最优补偿模具型面。以U型复合材料梁的模具为例进行验证,结果表明优化后构件外形的偏差减少了90%以上,优化效果显著。

建立了压机电液比例位置控制系统数学模型，并基于MATLAB的SIMULINK工具箱对系统进行了动态仿真，最后针对仿真结果进行了详细的PID校正分析。

芯棒限动液压系统是无缝管斜轧机组的关键性控制技术和控制系统，针对原有系统存在的问题，对液压系统控制方案进行深入的理论分析和改进设计，通过试验得到满意结果。