一种有限元分析与机械学习耦合预测大尺寸叶片的温度和固化度的方法技术

一种有限元分析与机械学习耦合预测大尺寸叶片的温度和固化度的方法。具体的，本发明专利技术采用abaqus有限元软件构建复合材料大尺寸叶片温度场有限元模型，基于FILM子程序(Define surface‑based nonuniform film coefficient)和DISP子程序(Specify prescribed boundary conditions)定义温度场边界条件，并添加DFLUX(Define nonuniform distributed flux in heat transfer analysis)定义内热源，采用复合材料大尺寸叶片分区域固化，得到复合材料大尺寸叶片温度场的温度和固化度变化情况。采集复合材料大尺寸叶片固化温度和固化度，分别建立温度和固化度数据集，并划分为训练集和测试集。建立串联LSTM(Long Short‑Term Memory)神经网络，将温度场温度、内热源温度和时间作为第一个LSTM神经网络的输入，预测点的温度作为第一个LSTM神经网络的输出；将预测点的温度作为第二个LSTM神经网络的输入，预测点的固化度作为输出。采用灰狼优化算法，对LSTM进行优化，得到最佳网络超参数值。然后将测试集中数据输入到LSTM神经网络中进行预测，得到预测的数据。本发明专利技术所述的一种有限元分析与机械学习耦合预测大尺寸叶片的温度和固化度的方法可用于快速预测温度和固化度动态变化，有助于及时调整热压罐的输入参数，确保产品质量。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种复合材料大尺寸叶片的仿真成型，具体涉及一种有限元分析与机械学习耦合预测大尺寸叶片的温度和固化度的方法。

技术介绍

1、热固性树脂基复合材料其具有可设计性强、比强度比模量高、抗疲劳性能强、耐热、耐腐蚀及整体成型性能好等一系列优异性能，故而被广泛应用于航空、航天、兵器、汽车等领域。但是采用热压罐成型工艺固化时，还存在着诸多问题等待解决，制件成型过程中温度场不均匀就是一个比较严重的问题。由于各向异性的导热系数，热固性复合材料沿纤维方向的导热系数往往大于垂直于纤维方向的导热系数，导致制件在固化过程中难以实现温度场的均匀分布，且制件尺寸越大，截面厚度越大，温度场的不均匀性越严重，此外制件尺寸越大，固化时间通常更长，增加了生产周期。复合材料大尺寸叶片由于制件尺寸较大且叶身、伸根和榫根厚度差异较大，在成型过程中，叶片表面与罐内空气热交换条件好，升温较快，相反，叶片内部由于厚度差异，叶身区域较快，伸根区域和榫根区域升温缓慢，这就造成了叶片内部温度差异较大，固化时间也不一致。到了固化后期，热固性树脂在固化过程发生剧烈的化学反应，伸根区域和榫根区域积累了大量本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种有限元分析与机械学习耦合预测大尺寸叶片的温度和固化度的方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种有限元分析与机械学习耦合预测大尺寸叶片的温度和固化度的方法，其特征在于，在所述步骤A中，具体步骤包括：

3.根据据权利要求1所述的一种有限元分析与机械学习耦合预测大尺寸叶片的温度和固化度的方法，其特征在于，在所述步骤B中，具体步骤包括：

4.根据权利要求1所述的一种有限元分析与机械学习耦合动态预测温度场温度和固化度变化的方法，其特征在于，在所述步骤C中，具体步骤包括：

5.根据权利要求1所述的一种有限元分析与机械学习耦合预测大...

【技术特征摘要】

1.一种有限元分析与机械学习耦合预测大尺寸叶片的温度和固化度的方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种有限元分析与机械学习耦合预测大尺寸叶片的温度和固化度的方法，其特征在于，在所述步骤a中，具体步骤包括：

3.根据据权利要求1所述的一种有限元分析与机械学习耦合预测大尺寸叶片的温度和固化度的方法，其特征在于，在所述步骤b中，具体步骤包括：

4.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹忠亮，吴悦，王鑫毅，张俊，张洋，顾付伟，胡可军，
申请(专利权)人：江苏理工学院，
类型：发明
国别省市：