复合材料热压罐成型工艺优化系统

V1.0

1 软件概述

1.1 应用领域和对象

热压罐成型工艺是复合材料主承力和次承力结构件成型的广泛采用的成型工艺，其优点是工艺方法成熟、稳定可靠、加压均匀，并且可以制备较大尺寸的复合材料零件。复合材料零件热压罐工艺制造过程中还会因复合材料本身的固有特性如各向异性、树脂化学反应放热、树脂体积收缩、热导率低等因素产生各种缺陷。这些缺陷包括孔隙、分层、脱粘、变形、局部纤维体积分数不均匀、局部固化度不均匀等，缺陷的存在严重影响制件的性能和使用寿命，若报废则会造成较大的经济损失并且影响整体研制进度。缺陷的产生与工艺方案密切相关，即使是采用同样的材料，不同尺寸、不同厚度、不同结构类型、具有不同特征结构的制件需要对成型方案进行有针对性地调整优化。传统的优化软件需要较长的运行时间和计算资源。

本软件提供一种基于多目标遗传算法的热压罐工艺参数化优化方法，具有交互性强、运行速度快、计算速度高等优点。

1.2 参考资料

本软件的参考资料信息如下：

表1   复合材料螺旋结构最大压缩刚度与最小质量优化软件参考资料

1.3 术语和缩写解释

本软件的术语和缩写解释如下：

表2   复合材料热压罐成型工艺参数化优化软件术语和缩写解释

2 软件运行环境

2.1 计算机硬件要求

PC机，其中：CPU 2.5G Hz以上，最低双核四线程，内存 8G以上，硬盘空间200G以上。

2.2 计算机软件要求

安装Abaqus软件,Python软件，配置tensorflow、keras、sklearn深度学习框架以及numpy、pandas、PyQt5等库，在Windows 7/8/10操作系统上运行。

3 软件功能和技术特点

3.1 软件主要功能

本优化软件的目标是实现具有较高集成度的复合材料热压罐成型工艺优化过程，用户按照一定的标准要求生成初始仿真文件，优化软件读入初始仿真文件后，用户通过设置相应优化参数，优化软件结合神经网络和遗传算法即可进行工艺参数寻优。

3.2 软件技术特点和性能

软件的整体工作流程为：首先使用现有软件进行建模及前处理，而后将前处理后的模型读入优化软件系统，在优化软件中设置所需的优化参数，根据实际工况设定所需的优化参数的数值，通过交互界面将优化数值赋予给优化算法作为优化范围的上下限。通过选取优化模式可以选择使用神经网络代理模型作为优化的目标函数或直接使用inp文件作为优化的目标函数。而后对优化算法进行具体设置，包括选取的优化算法类型、编码方式、种群数、遗传代数等。选择直接对有限元模型进行优化或对代理模型进行优化，在优化算法运行后，可以读取优化结果。

图1   优化软件运行流程

本软件使用Abaqus软件，，用户可通过交互界面设置仿真参数，计算可靠性高，速度快。

4 软件使用说明

4.1源代码整体构架

本软件的整体构架可分为人工神经网络模块和有限元文件优化模块，能够根据实际需要分别使用两种优化方式对固化过程的工艺参数进行优化仿真。系统的登录界面见图2。

图2 系统登录界面

4.2 inp文件选择界面

本部分的作用是选择原始的有限元计算文件，如inp文件。这一文件对于神经网络优化和有限元文件优化都是必要的文件。 此部分支持用户通过交互界面选择输入的inp文件，并通过打开文件对模型进行预览。

图3 inp文件选择交互界面

4.3 优化模式选择及优化变量设置界面

本部分的作用是对优化模式和优化变量的范围进行设置和选择。用户能够通过交互界面的下拉菜单选择优化模式，其中，根据建模方式的不同，有限元模型又分为直接耦合建模模式和顺序耦合建模模式，对应顺序耦合模型优化和直接耦合模型优化。

图4 通过下拉菜单选择优化模式

界面中的文本框中用于输入优化变量，使用者需根据默认单位输入相应变量，不填写的文本框默认保持原始参数。优化变量的范围应该考虑实际工程需要，输入的数值通过槽函数回传作为优化算法中设计变量的上界和下界，交互界面通过数据槽将输入的数据回传到优化算法部分的代码中。选择优化模式后，本程序能够实现优化算法与有限元模型的对接，使得优化算法能够使用有限元计算文件作为计算模型。仿真对接模块能够将有限元计算文件进行封装为计算模型，计算模型的接口能够与遗传算法中设置的设计变量、目标变量对接，根据遗传算法给定的设计参数值修改有限元计算模型的相应参数，生成有限元计算模型并提交求解运算。算完成计后，根据设定的优化目标自动提取计算结果，作为遗传算法的优化目标数值。

图5 优化参数设置界面

4.4 神经网络优化模式

当用户选择神经网络优化模式后，数据扩增模块能够通过交互界面选取优化目标、设计参数，同时设定设计参数的取值范围、约束条件，并根据设计参数的范围自动修改固化仿真模型的相关参数并生成计算文件，完成后将计算文件提交运算，根据设定的优化目标提取计算结果，并将每次计算的设计参数和计算结果输出保存为训练数据文件。

4.5 单位制设置

单位制转换模块用于统一子程序、优化程序、有限元计算文件的单位，使各个功能模块所采用的单位制相同，保证计算结果准确可靠，见图6。

图6 单位制设置界面

4.6 优化超参数设置

通过交互界面的下拉菜单完成优化算法的选择及设定遗传算法的超参数，包括选遗传代数、种群数量、各个变量的上下限，完成遗传算法的设置后，通过调用已有的多目标优化算法即可进行优化计算，获得最优解。经典的遗传算法有NSGA-II、NSGA-III、SPEA-II、MOEA\D。在本实施方法中，通过内置接口，可以通过交互界面调用遗传算法并进行相应的计算，见图7。

图7 优化算法选择及超参数设计

4.7 结果读取

结果读取模块见图8。优化完成后通过结果读取模块即可读取优化结果和有限元模型的计算结果，将结果以可视化方式进行显示，见图9、图10。

图8 结果读取

图9 读取优化结果

图10 读取有限元计算结果

5 软件维护设计

软件本身操作简单，占用资源少，维护只需对所用文件夹进行定期备份处理，以确保数据不必要丢失。