三维四向碳/碳预制件微孔板压实致密关键技术

为解决手工编织三维四向碳/碳复合材料预制件层间致密不一致的问题,基于预制件成型技术,建立碳纤维铺放高度与纤维体积含量映射关系,设计等距密排微孔板并提出适用于微孔板的加工工艺;同时为保证预制件压实致密过程中纤维流动性好,采用纤维压缩理论,对等距密排微孔板结构进行优化以降低预制件孔隙率。基于位移-压力双闭环控制策略,研制数字化压实装置,实现预制件密度在线动态调控与无损压纱,保证层间密度一致。为验证压实致密关键技术可行性,进行等距密排微孔板压实实验并对预制件进行形貌观测,结果显示采用优化后等距密排微孔板压实的预制件均匀性更好,较优化前等距密排微孔板压实的预制件孔隙率降低50%。     

用于含 Z 向钢针立体织物的钢针置换夹持器设计

为解决人工逐根置换钢针以及传统夹持器在工作过程中存在的不足,设计了适用于钢针置换的专用钢针夹持器。该装置由楔形滑块、薄壁弹性夹持器等组成,通过楔形滑块对薄壁弹性夹持器产生压力使薄壁楔形夹持器发生弹性形变,转化为薄壁楔形夹持器对钢针的压力,以满足夹紧钢针的要求。这种专用钢针夹持器自动化程度高,定位精准,能快速实现夹紧与松弛;并对钢针夹持器工作过程进行受力分析,以保证钢针置换工作可靠、持续进行。为验证工作原理的可行性,设计了夹持置换钢针实验,结果表明,钢针夹持器原理可行,工作可靠,可达到使用要求。     

基于机器学习的整体穿刺加压参数预测方法

针对整体穿刺加压密实过程中碳布回弹导致平均层高波动范围较大,影响立体织物性能的问题,提出一种基于机器学习理论的加压参数预测方法,将平均层高与加压参数之间复杂建模转换为多元回归问题,使用适合计算机运算的无约束优化迭代方法求解。基于scikit-learn类库对特征变量进行特征选择,对比6种回归模型的预测性能得分后选择K近邻回归作为基学习器,使用集成算法提升模型的预测性能。预测模型部署到生产环境后的实验结果表明:使用机器学习预测后,加压参数对整体穿刺过程平均层高均值变化的响应速度得到提高,且均值变化幅度得到降低,实验样本平均层高波动范围均值从12.0%降低至6.8%,标准差从0.008 3降低至0.006 6。