GFRP拉挤工艺过程优化与节能研究

【摘要】： FRP(树脂基复合材料)拉挤工艺过程研究的一项重要任务就是确定合适的拉挤工艺参数,模具温度是拉挤工艺过程中的最重要的参数之一。模具温度设置的过低,会影响拉挤制品的质量,模具温度设置的过高会增加能耗。本文在数值模拟的基础上,采用BP神经网络结合遗传算法的方法对玻璃纤维增强复合材料(GFRP)的拉挤工艺过程进行优化,从而得到最节能的模具温度设置。 本文主要对拉挤工艺过程进行研究,在传热学和化学动力学等理论的基础上,建立了非稳态热传导方程和固化反应动力学方程。通过差示扫描量热法结合最小二乘法计算出了环氧树脂的固化反应动力学参数。通过有限单元法将热传导方程和固化反应动力学方程在时间域和空间域内离散为常微分方程,并解决了温度和固化度之间的耦合关系。使用有限元软件ANSYS对GFRP拉挤工艺过程进行数值模拟,分析了不同的工艺参数如模具温度、拉挤速度等对GFRP拉挤工艺过程中温度和固化度的影响。 本文还通过光纤布拉格光栅实验测定了GFRP拉挤工艺过程的非稳态温度场,通过萃取法测定了GFRP制品的固化度。并将ANSYS模拟的结果与实验结果进行了对比,两者的吻合效果较好,因此验证了使用ANSYS模拟的正确性与可靠性。 本文还利用MATLAB 6.5中的人工神经网络工具箱对模拟得到的数据进行训练和测试,建立了固化度与模具温度之间的BP神经网络模型。在此模型的基础上,我们通过浮点编码的遗传算法对一个目标函数进行优化,最后得到了一个最优的模具温度。研究结果表明使用三段式模具比单段式模具更节能,当拉挤速度为200mm/min时,每拉挤一个GFRP棒材,使用三段式模具比使用单段式模具所消耗的功率减少了384.91W。 通过本文的研究,在GFRP固化度达到要求的条件下,可以使模具所消耗的功率达到最低,从而降低能耗。这对于企业降低生产成本,响应国家的节能号召具有非常重要的意义。 【关键词】：玻璃纤维增强复合材料 拉挤工艺过程 数值模拟 优化 节能
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：TQ327.1
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 第1章 绪论9-16
• 1.1 课题背景9-10
• 1.2 国内外的研究现状10-14
• 1.2.1 拉挤工艺过程优化的研究现状和进展10-12
• 1.2.2 节能在拉挤工艺过程中的研究现状和进展12-14
• 1.3 本课题主要研究内容及目的意义14-16
• 1.3.1 本课题的主要研究内容14
• 1.3.2 本课题的研究目的和意义14-16
• 第2章 GFRP拉挤工艺过程数学模型的建立16-26
• 2.1 环氧树脂的固化机理16-17
• 2.2 拉挤工艺过程中热传导模型和固化反应动力学模型17-25
• 2.2.1 热传导模型的建立17-21
• 2.2.2 固化反应动力学模型的建立21-23
• 2.2.3 边界条件和初始条件的建立23-24
• 2.2.4 热物理方程的建立24-25
• 2.3 本章小结25-26
• 第3章 固化反应动力学参数测定26-35
• 3.1 DSC实验的原理和特点26-27
• 3.2 实验部分27-34
• 3.2.1 实验材料27
• 3.2.2 实验仪器27
• 3.2.3 实验步骤27
• 3.2.4 实验结果与分析27-29
• 3.2.5 固化反应级数和固化反应指前因子的计算29-34
• 3.3 本章小结34-35
• 第4章 拉挤工艺过程的数值模拟与实验35-53
• 4.1 热传导方程的积分形式35-36
• 4.2 温度场的有限元分析36-40
• 4.2.1 温度场单元的变分计算36-38
• 4.2.2 时间的差分格式38-39
• 4.2.3 温度与固化度的耦合39-40
• 4.3 ANSYS进行数值模拟40-45
• 4.3.1 ANSYS 简介40
• 4.3.2 GFRP 拉挤工艺过程数值模拟40-45
• 4.4 FBG光纤传感器对GFRP拉挤工艺过程温度场实验测定45-50
• 4.4.1 光纤布拉格光栅传感器的原理及特点45-46
• 4.4.2 实验材料46
• 4.4.3 实验仪器46
• 4.4.4 实验装置46-48
• 4.4.5 实验结果与分析48-50
• 4.5 GFRP制品固化度的测定实验50-51
• 4.6 ANSYS模拟模具出口处GFRP的固化度51-52
• 4.7 本章小结52-53
• 第5章 BP网络结合遗传算法优化与节能研究53-68
• 5.1 BP网络概述53-57
• 5.1.1 BP神经元模型和网络结构53-55
• 5.1.2 BP 学习算法55-56
• 5.1.3 BP算法的不足与改进56-57
• 5.2 遗传算法概述57-59
• 5.2.1 遗传算法的基本原理57-58
• 5.2.2 遗传算法的基本操作58
• 5.2.3 遗传算法的特点和实现步骤58-59
• 5.3 BP神经网络的建模59-64
• 5.3.1 BP神经网络的设计59-60
• 5.3.2 BP神经网络的固化度模型60-64
• 5.4 遗传算法的优化64-67
• 5.4.1 优化模型的建立和计算流程图64-65
• 5.4.2 优化结果与分析65-66
• 5.4.3 模具温度与功率的关系66-67
• 5.5 本章小结67-68
• 结论68-69
• 参考文献69-74
• 致谢74

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