工艺与制造英文2022被引 21
基于深度强化学习的液体复合材料成型树脂流动分配网络快速优化
Instant flow distribution network optimization in liquid composite molding using deep reinforcement learning
Martin Szarski, Sunita Chauhan · Monash University
摘要整理
碳纤维增强复合材料（CFRP）制造周期时间是航空航天制造商生产效率和成本的主要驱动因素。在真空辅助树脂传递模塑（VARTM）工艺中，液态热固性树脂在真空压力下注入干碳纤维增强体，树脂分配网络的设计对于最小化填充时间、确保预成型体完全充满树脂、实现可接受的质量和周期时间至关重要。航空航天复合材料中复杂的树脂分配网络增加了快速获得优化虚拟设计反馈的需求。本研究将流动介质放置问题框架化为强化学习任务，利用基于三维有限元的干碳纤维预成型体树脂流动过程模型训练深度神经网络智能体。该智能体学会在薄层板上放置流动介质，以避免树脂饥饿现象并减少总注入时间。由于智能体在多种薄层板几何形状上的训练中获得的知识，当面对新的薄层板几何形状时，能够在不到1秒内提出良好的流动介质布局方案。在具有复杂12维流动介质网络的实际航空航天零件上，与专家设计的放置方案相比，本方法将填充时间减少了32%，同时保持相同的填充质量。
相关论文
A review of recent developments in natural fibre composites and their mechanical performance
Composites Part A Applied Science and Manufacturing · 2015
Non-invasive electrical and magnetic stimulation of the brain, spinal cord, roots and peripheral nerves: Basic principles and procedures for routine clinical and research application. An updated report from an I.F.C.N. Committee
Clinical Neurophysiology · 2015
Lignocellulosic biomass: a sustainable platform for the production of bio-based chemicals and polymers
Polymer Chemistry · 2015
Design for Additive Manufacturing: Trends, opportunities, considerations, and constraints
CIRP Annals · 2016
Nanoimprint Lithography: Methods and Material Requirements
Advanced Materials · 2007
Nanocomposites: synthesis, structure, properties and new application opportunities
Materials Research · 2009
← 返回论文库整理：复材站编辑部