三维针刺C/C-SiC复合材料预制体工艺参数优化

基于误差反向传播（BP）神经网络与改进的遗传算法建立三维针刺C/C-SiC复合材料预制体工艺优化的代理模型，获得针刺工艺参数与复合材料刚度性能之间的关系。利用BP网络实现复合材料刚度性能预测，BP网络的预测值与有限元计算结果吻合程度较好，模型训练误差最大为0.526%，测试数据误差最大为0.454%，BP网络预测精度高。对传统遗传算法的遗传策略和优化策略进行改进，利用两种改进的遗传算法对针刺工艺参数进行优化。优化后的工艺参数显著提高了材料的刚度性能，其中面内拉伸模量分别提高了11.07%和11.48%，面外拉伸模量分别提高了49.64%和48.13%，复合材料的综合刚度性能分别提高18.17%和18.21%。