摘要
随着航空航天领域的快速发展，碳纤维复合材料及自动铺丝技术得到广泛的应用。但由于在铺丝成型过程中铺丝工艺参数选择不当、预浸料丝束在铺丝过程中留存的缺陷、环境变量等都会使得复合材料在这一过程中产生各种缺陷。孔隙率作为碳纤维复合材料中最常见且重要的缺陷类型之一，直接影响层合板的物理、机械性能。本文通过试验研究未固化时铺层质量来缩小铺丝工艺参数区间；然后建立铺丝工艺参数、铺丝厚度与孔隙率之间关系的数学模型；并通过GABP优化算法优化层合板孔隙率，提高预测精度，降低了层合板试制的成本，为实际生产提供了理论依据。主要内容如下： (1)阐述自动铺丝机结构和自动铺丝的工作原理，确定了与铺层质量有关的铺丝工艺参数。通过自动铺丝成型工艺流程以及孔隙率形成机理、气泡生成过程确立了铺丝的铺层质量和层合板质量评价方法和标准。 (2)根据自动铺丝原理设计了三因素四水平正交试验表，采用气泡数目、单根预浸丝变形、第一层与模具的有效贴合长度、丝束间隔为主要评价内容，以铺层质量为目标进行正交试验。实验得到铺丝压力600N、铺丝温度40℃、铺丝速度3m/min的最优工艺参数组，并通过均值响应表和因素趋势图设定下一轮试验设定的铺丝工艺参数范围铺丝压力300~900N，铺丝温度为25~55℃，铺丝速度为3~9m/min。 (3)对相同厚度下的层合板铺丝固化进行正交试验，得出在铺丝压力500N，铺丝温度45℃，铺丝速率3m/min为最优工艺参数，其最低孔隙率0.58%。对不同厚度下的层合板铺丝固化试验结果表明：在相同的铺丝参数下，孔隙率随着铺丝厚度的增加而上升。铺丝厚度在1.74~3.48mm区间内，铺丝孔隙率在3.48mm处取得均值最大为1.67%，在1.74mm处取得最小均值为1.24%。 (4)利用Matlab软件对层合板铺丝工艺参数和实验数据进行拟合，得出铺丝工艺参数、铺丝厚度和孔隙率三者之间的关系。并用遗传算法进行优化得出最优的铺丝参数：铺丝压力540N，铺丝温度44℃，铺丝速度3m/min，铺丝厚度1.74mm，试验验证此时的孔隙率值为0.416%。与正交试验设计优化结果相比，取得了更低的孔隙率。 (5)建立了孔隙率的GABP预测模型，并与传统BP神经网络和公式拟合预测进行对比。结果表明GABP的预测效果更佳，平均预测误差达到3.08%，以遗传算法优化神经网络权值阈值可以更好的提高BP神经网络的预测精度。此系统会随着数据量的增加，能够通过自学习优化模型，并提升预测的精确度。
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