人工神经网络结合遗传算法对CFWRP固化制度的优化

• 作者: 丛培海 沈军 谢怀勤
• 来源期刊: 玻璃钢/复合材料
• 学科: 工学
• 关键词: 碳纤维缠绕复合材料 固化制度 优化 BP神经网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 所属期刊栏目: 基础研究
• 页码范围: 3-6
• 页数: 4页
• 分类号: TB332
• 字数: 2510字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0999.2007.02.001

摘要

聚合物基复合材料的固化制度是影响其性能经济指标的重要因素.它们之间的关系既无先验公式表征,又为非线性,一般是采用"试凑法"探索试验,但耗时长也未必达到优化目的.神经网络法具有超强非线性映射能力,可自动总结出数据之间的函数关系,遗传算法可多点群体搜索,并可不陷入局部最优点.本文以碳纤维缠绕聚合物基复合材料(CFWRP)制成NOL环试件,在试验基础上采用人工神经网络结合遗传算法对固化制度进行优化,得到较好的结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈军	哈尔滨工业大学材料科学与工程学院	114	1633	22.0	34.0
2	谢怀勤	哈尔滨工业大学材料科学与工程学院	41	557	11.0	22.0
3	丛培海	哈尔滨工业大学材料科学与工程学院	1	2	1.0	1.0