圆筒纤维缠绕变张力神经网络动态控制

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1、航空学报ActaAerOnauticaelAstrOnaulicaSinicaADr．252015VoI36N041339—1347ISSN1000．6893CN11—1929／Vhllp：∥hkxb．buaa．edu．cnhkxb@buaa．edu．cn圆筒纤维缠绕变张力神经网络动态控制康超，史耀耀*，何晓东，张军，张晓扬西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室，西安710072摘要：缠绕张力作为纤维缠绕成型中的关键影响因素，其波动直接影响缠绕精度和制品的性能。针对缠绕张力的动态变化，且保证制品等

2、环向残余应力，提出神经网络动态控制缠绕变张力方法。考虑芯模变形影响，基于各向异性缠绕层弹性变形及各向同性内衬厚壁筒理论，给出外压作用下缠绕层的径向应力及环向应力；在弹性范围内采用应力叠加原理建立剩余张力与缠绕张力之间的解析算法。基于制品环向残余应力叠加特点，采用给定输出层权值的神经网络算法，通过误差反向传播及放大方法，对等环向残余应力制品纤维缠绕过程中的缠绕变张力进行动态更新。仿真与实验结果表明：该控制方法对纤维缠绕变张力起到动态优化作用，可以达到预期要求，且更符合实际缠绕过程。关键词：剩余张力；纤维缠绕；张

3、力控制；神经网络；环向残余应力中图分类号：V261．97文献标识码：A文章编号：1000一6893(2015)04—1339一09纤维缠绕作为降低制造成本、提高效率的先进制造技术，其工艺方法在提高复合材料制品性能方面具有极大的优越性和潜力，且其缠绕制品已广泛应用于导弹壳体、火箭助推喷管、压力容器及各种管道等工程制造领域。纤维缠绕技术是一个多参数耦合作用的复杂过程，影响缠绕制品性能的参数多，但其中缠绕张力是影响其性能的关键性因素¨。2]。目前，国内外学者对缠绕张力的研究越来越重视，尤其在缠绕张力控制策略方面做了

4、大量研究。Akkus等[31设计了一种PID控制的纤维缠绕张力设备，通过闭环控制，将反馈值与预设缠绕张力比较进行系统纠正。经过碳纤维缠绕试验，达到预期缠绕结果，且缠绕张力精度可控制在10％以内。Lee等[4。5]针对卷筒缠绕锥度张力引起的制品缠绕端面不齐、褶皱等缺陷建立了横向张力分布模型，提出混合的改进锥度张力方法防止制品缺陷发生。Shi等[6。71依据缠绕工艺特性、缠绕设备及缠绕张力数学模型，针对非连续缠绕变张力，在经典PID控制方法基础上，结合模糊控制、自整定控制等策略设计控制器。结果表明：该数学模型可靠

5、，控制方法可在缠绕工艺中实现，且可以保证复合材料恒伸长比。王瑞超等[81对薄膜生产中恒张力容易出现褶皱及端面不齐现象建立缠绕张力模型，并采用模糊神经网络PID控制器实时调整收卷速度，实验结果表明该系统有效提高了收卷质量。Gassmann和Knittell90对缠绕张力与缠绕速度之间的耦合关系进行了研究，提出了一种最优线性变参数(I。inearParameterVa—rying，I。PV)的PI鲁棒性控制方法，并基于遗传算法优化控制器参数，其有效性也通过仿真进行了验证。同样基于最优线性时变参数模型，Pon一收稿

6、日期：2014—05—08；退修日期：2014．06-06；录用日期：2014·06-30；网络出版时间：2014·07—2608：19网络出版地址：www．cnkinet／kcms／detajl／107527／S1000—689320140133html基金项目：国家自然科学基金(51375394)*通讯作者．Tel．：029—88492851E-mail：shiyy@nwpu．educn戮壤格武IKa旧c。shIYY．HexD．eta

7、varlab

8、etensiondynamtcconlrol鼢伯amen

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10、netWo^[山．ActaAefonautlcaetAstronauticas．nIca．2015．36(4)：1339．1347．康趟．吏耀耀。何晓东．等西镄纤维缠绕变张力神经两络动态控翱[J]．航空学报，2015，36(4)：1339—1347航空学报A0r．252015VOI．36No．4sart等‘10。1¨设计了一种虚拟传感器容错控制系统，该系统可分离并估算传感器误差，以使系统缠绕张力稳定并保持期望值。上述研究均在已知缠绕张力的情况下，通过控制方

11、法保证缠绕张力误差波动或预设缠绕张力值。基于此，本文依据缠绕制品最终期望的等环向残余应力，利用S函数实现BP神经网络算法，逆向求解缠绕张力；且由实际作用在制品上的缠绕张力动态优化预设缠绕张力值，使制品最终趋于等环向残余应力状态。1纤维缠绕层变形和应力纤维缠绕模型横截面如图1所示，口、6分别为芯模内、外壁半径。“、e、盯、v和E分别表示位移、应变、应力、泊松比及弹性模量；其下标“1”和“2”分别表示芯