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一种运用于碳纤维牵伸工艺优化的多目标动态规划方法技术

技术编号:4024623 阅读:375 留言:0更新日期:2012-04-11 18:40
本发明专利技术涉及一种运用于碳纤维牵伸工艺优化的多目标动态规划方法,把碳纤维多级牵伸这一多阶段决策过程转化为一系列单阶段问题逐个求解;通过主要目标函数法将碳纤维牵伸工艺这一多目标优化任务转化为单目标优化任务;通过大量实验数据拟合牵伸过程中工艺参数拉伸倍数与碳纤维原丝性能的关系;通过系统工程的专家打分制确定各拉伸阶段对碳纤维原丝性能的影响权重。最终确定碳纤维牵伸工艺的状态变量、状态转移方程和指标函数,得到各牵伸阶段的拉伸比优化分配方案。本发明专利技术解决了碳纤维牵伸过程中拉伸比分配以人工实验为指导,难以满足生产高质量碳纤维原丝要求的问题,计算量小,可靠性高。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及工艺参数优化设计领域,特别是涉及一种运用于碳纤维牵伸工艺优化 的多目标动态规划方法。
技术介绍
碳纤维的生产是一个具有高度复杂性的工业过程。以聚丙烯腈(PAN)碳纤维的生 产为例,它包括PAN纺丝原液聚合、喷丝、凝固、水洗、牵伸、预氧化、碳化、后处理等环节,其 目的是产出具有一定线密度、强度和断裂伸长率的优质碳纤维。碳纤维的生产环节联系紧 密,工作条件多样,设备结构复杂,原料性态变化频繁,且各个环节内部和环节之间存在不 同程度的相互作用和影响,使得相应的工艺优化过程难以统一,增加了大规模高质量生产 的难度。PAN碳纤维纺丝工艺冗长,而牵伸阶段是其中最重要的环节,对最终碳纤维的结构 与性能起着决定性作用。因为PAN基碳纤维的细旦化和高强化是提高碳纤维性能的主要措 施,而牵伸是降低纤维线密度、提高强度的必要手段。理想的取向(有序)是提高强度的一 个重要途径,而提高有序度的方法之一是取向拉伸。经过拉伸,使大分子微晶以及其它结构 单元沿纤维轴发生取向,使纤维的超分子结构发生改组,包括取向度的提高以及晶态结构 的变化,引起包括力学性能在内的各种物理特性的各向异性,从而获得优良的性能。在采用 干湿法纺丝时,由于高倍的喷丝头拉伸,从凝固浴出来的凝固丝条已经有了比较高的取向 度。但是为了得到高强、高模原丝,还必须对凝固丝条进行水浴拉伸及二次高温拉伸。且纺 丝中的拉伸优于预氧化中的拉伸。因而,研究纺丝过程中PAN的拉伸工艺对制备优质碳纤 维原丝至关重要。目前,对碳纤维拉伸过程的工艺优化主要是采用各种实验仪器,测得在某种生产 条件下生成原丝的各种性能数据,改变某一项生产条件,测出相应的原丝各种性能数据,根 据记录的数据结果,描点得出某一单一生产条件变化与对应某一单一性能的关系图,从而 给出若要保持纤维某一单一性能优良需要某一生产条件控制在一定的范围内。简言之,是 一种单目标优化方法,没有考虑到纤维各个性能之间的相互制约和影响,无法保证产出综 合性能较高的碳纤维。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种运用于碳纤维牵伸工艺优化的多目标动 态规划方法,以达到对纤维多种性能综合优化的目的。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是提供一种运用于碳纤维牵伸工艺优 化的多目标动态规划方法,包括以下步骤(1)根据碳纤维拉伸的时间顺序划分为6个阶段,分别为喷头拉伸比^、空气拉伸 比r2、DEF浴拉伸比r3、热水拉伸比r4、沸水拉伸比r5和三级拉伸比r6 ;(2)用纤维的性能指标反映经过各级拉伸后的纤维状态xk = F(PMl^jut),其3中,P Ut为线密度、1^为强度、Eut为断裂伸长率;(3)用状态转移方程表示碳纤维性能状态的演变规律xk+1 = Tk(xk, rk),k = 1,2, K, η ;(4)用xk+1 = rk(xk)表示第k拉伸阶段处于状态Xk时的决策变量,由第k拉伸阶 段的状态Xk开始到终止状态η的后部子过程的策略记作Pkn(Xk) = {rk(xk),K,rn(xn)},k = l,2,K,n-l ;(5)用Vkn(xk, rk, xk+1, K,xn+1)表示指标函数,总拉伸比是各阶段拉伸比的乘积,阶η段指标为第k阶段后各阶段指标的积,指标函数为ΚΑ,。A+1,K,= EK(xPrZ),目j=k标是使得阶段指标取得极大值,得到,X +1) = mafsgin)V7^'0) ‘(6)用/P(Xw) = (、,0/λ+1(τ;(、,0)表示递归方程,在当前状态Xk给定时,指标函数Vkn对策略pto的最优值称为最优值函数,记为fk(xk) = max (Vkn(xk, pj);(7)用倒序法求得最优牵伸比分配方案。所述的运用于碳纤维牵伸工艺优化的多目标动态规划方法,在所述的步骤(2)中 纤维的性能指标用主要目标函数法简化,将多目标任务转为单目标任务,降低线密度、提高强度、断裂伸长率作为约束项限制拉伸比的增大,描述为 所述的运用于碳纤维牵伸工艺优化的多目标动态规划方法,在所述的步骤(3)中 状态转移方程所描述的拉伸比与原丝性能之间的关系是用实验数据曲线拟合得到的,数据拟合模型所用的函数为 所述的运用于碳纤维牵伸工艺优化的多目标动态规划方法,在所述的步骤(5)中 指标函数中各拉伸阶段的影响权值是用系统工程中专家打分法采用Satty标度法构造判 断矩阵,用和积法计算得到。有益效果由于采用了上述的技术方案,本专利技术与现有技术相比,具有以下的优点和积极效 果本专利技术把碳纤维多级牵伸这一多阶段决策过程转化为一系列单阶段问题逐个求解,解 决了采用单目标优化方法没有考虑到纤维各个性能之间的相互制约和影响,无法保证产出 综合性能较高的碳纤维的问题,以达到对纤维多种性能综合优化的目的。本专利技术还具有计 算量小,可靠性高的特点。附图说明图1是本专利技术的碳纤维牵伸工艺优化的多目标动态规划结构图;图2是线密度和强度与拉伸比关系图;图3是断裂伸长率与拉伸比关系图。具体实施例方式下面结合具体实施例,进一步阐述本专利技术。应理解,这些实施例仅用于说明本专利技术而不用于限制本专利技术的范围。此外应理解,在阅读了本专利技术讲授的内容之后,本领域技术人 员可以对本专利技术作各种改动或修改,这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定 的范围。本专利技术的实施方式涉及, 把碳纤维多级牵伸这一多阶段决策过程转化为一系列单阶段问题逐个求解;通过主要目标 函数法将碳纤维牵伸工艺这一多目标优化任务转化为单目标优化任务;通过大量实验数据 拟合牵伸过程中工艺参数拉伸倍数与碳纤维原丝性能的关系;通过系统工程的专家打分制 确定各拉伸阶段对碳纤维原丝性能的影响权重。最终确定碳纤维拉伸工艺的状态变量、状 态转移方程和指标函数,得到各牵伸阶段的拉伸比优化分配方案。其具体步骤如下如图1所示,根据拉伸的时间顺序划分阶段,以便按阶段的次序解优化问题,阶段 变量用k= 1,2, Λ,η表示。拉伸工艺主要分6个阶段,依次为喷头拉伸比Γι,空气拉伸比 r2,DEF浴拉伸比r3,热水拉伸比r4,沸水拉伸比r5,三级拉伸比r6。状态表示每个阶段开始时过程所处的自然状况,在确定性过程中,一旦某阶段的 状态和决策为已知,下一阶段的状态便完全确定。在牵伸工艺中,用纤维的性能指标反映经 过各级拉伸后的纤维状态& = (口&,1^』」。式中,Put,TgkAk分别代表线密度、强度 和断裂伸长率。对于碳纤维牵伸工艺,是一个多目标任务,纤维性能状态用主要目标函数法简化, 将多目标任务转化为单目标任务,降低线密度、提高强度,而断裂伸长率作为约束项限制拉伸比的增大,描述为 用状态转移方程表示碳纤维性能状态的演变规律xk+1 = Tk(xk, rk),k = 1,2, K, η。即在状态xk时可以通过第k阶段的拉伸比rk转换到状态xk+1。拉伸过程与原丝性能间的关系可以通过实验进行估计,用以表示状态转移方程。 数据拟合模型所用的函 其中,ri为拉伸比,f(ri)为第i次实验的性能参数,需确定的未知常数有(a,b,c)。依次取N ^ 3组以上的实验数据对 Ovf^ri)),组成N个线性方程组,根据最小二乘法,可以求解出模型参数(a,b,c)。表1为 部分拉伸-性能实验数据。表1根据表1的数据本文档来自技高网
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【技术保护点】
一种运用于碳纤维牵伸工艺优化的多目标动态规划方法,其特征在于,包括以下步骤:  (1)根据碳纤维拉伸的时间顺序划分为6个阶段,分别为喷头拉伸比r↓[1]、空气拉伸比r↓[2]、DEF浴拉伸比r↓[3]、热水拉伸比r↓[4]、沸水拉伸比r↓[5]和三级拉伸比r↓[6];  (2)用纤维的性能指标反映经过各级拉伸后的纤维状态:x↓[k]=F(ρ↓[Lk],Tg↓[k],E↓[Lk]),其中,ρ↓[Lk]为线密度、Tg↓[k]为强度、E↓[Lk]为断裂伸长率;  (3)用状态转移方程表示碳纤维性能状态的演变规律:x↓[k+1]=T↓[k](x↓[k],r↓[k]),k=1,2,K,n;  (4)用x↓[k+1]=r↓[k](x↓[k])表示第k拉伸阶段处于状态x↓[k]时的决策变量,由第k拉伸阶段的状态x↓[k]开始到终止状态n的后部子过程的策略记作p↓[kn](x↓[k])={r↓[k](x↓[k]),K,r↓[n](x↓[n])},k=1,2,K,n-1;  (5)用V↓[kn](x↓[k],r↓[k],x↓[k+1],K,x↓[n+1])表示指标函数,总拉伸比是各阶段拉伸比的乘积,阶段指标为第k阶段后各阶段指标的积,指标函数为V↓[kn](x↓[k],r↓[k],x↓[k+1],K,x↓[n+1])=*v↓[j](x↓[j],r↓[j]),目标是使得阶段指标取得极大值,得到V↓[kn](x↓[k],r↓[k],x↓[k+1],Λ,x↓[n+1])=*v↓[j](x↓[j],r↓[j]);  (6)用f↓[k]↑[(j)](x↓[ki])=v↓[k](x↓[ki],r↓[ki]↑[(j)]+f↓[k+1](T↓[k](x↓[ki],r↓[ki]↑[(j)]))表示递归方程,在当前状态x↓[k]给定时,指标函数V↓[kn]对策略p↓[kn]的最优值称为最优值函数,记为f↓[k](x↓[k])=max(V↓[kn](x↓[k],p↓[kn]));  (7)用倒序法求得最优牵伸比分配方案。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员:丁永生陈佳佳郝矿荣梁霄任立红齐洁
申请(专利权)人:东华大学
类型:发明
国别省市:31[中国|上海]

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