基于数据驱动的纤维增强复合材料自动铺放速度预测与规划

作     者：杨倩 王彦哲 杨迪 李泽众 曲巍崴 YANG Qian;WANG Yanzhe;YANG Di;LI Zezhong;QU Weiwei

作者机构：浙江大学机械工程学院杭州310027 

出 版 物：《航空学报》 (Acta Aeronautica et Astronautica Sinica)

年 卷 期：2024年第45卷第10期

页      面：314-330页

核心收录：

学科分类：08[工学] 082503[工学-航空宇航制造工程] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 

主　　题：复合材料 自动铺丝 铺放速度 速度预测 数据驱动模型 

摘      要：复合材料自动铺放(AFP)过程中,铺放速度的突变极易引起丝束翻折、褶皱、滑移等缺陷,从而降低铺放质量和铺放效率。基于铺放速度的预测结果进行优化调整,是提高铺放速度稳定性、保障铺放质量的重要途径。为此,提出一种基于数据驱动的铺丝机速度预测及规划方法。首先,基于随机森林方法,建立了以铺丝机运动轴为子树的铺放速度预测模型,提出以关节标称速度、加速度、关节轨迹夹角为输入特征,以关节实际速度为输出特征的随机森林模型特征参数定义方法;进一步,基于铺放速度预测结果分析,提出了指令速度的分段匀速规划方法;最后,给出了参考指令速度的制造周期预估方法。采用六自由度卧式机床的进气道铺放实验对上述方法进行验证。结果表明,该方法对同训练角度铺层铺放速度的预测准确度达到91%,随着学习数据增加,各角度铺层路径的速度预测精度均有提升。采用基于铺放速度预测结果的指令速度分段规划方法,可显著降低速度突变,有效提升铺放质量。在计算成本方面,通过与神经网络方法相比,证明了随机森林方法具备高效的铺放速度预测水平。