[发明专利]一种热压罐成型工艺参数优化方法

权利要求书

1.一种热压罐成型工艺参数优化方法，其特征在于，包括步骤：

建立构件在热压罐成型的固化仿真模型；

选取优化模式；

对模型进行前置处理；

设置模型的优化目标以及约束条件；

根据实际工况设定优化参数的数值；

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；

对优化算法进行设置；

在优化算法运行后，读取优化结果。

2.根据权利要求1所述的一种热压罐成型工艺参数优化方法，其特征在于，所述优化模式包括有限元模型优化和神经网络模型优化。

3.根据权利要求2所述的一种热压罐成型工艺参数优化方法，其特征在于，所述有限元模型优化包括步骤：

在构件热压罐成型的固化仿真模型的基础上搭建仿真对接模块，使得优化算法使用有限元计算文件作为计算模型；

通过交互界面对遗传算法进行设置；

通过调用已有的多目标优化算法进行优化计算，获得最优解；

遗传算法在达到终止条件后，优化结果以文件形式进行保存，数据后处理模块将读取优化结果并进行反归一化和反标准化，将完成的结果进行可视化。

4.根据权利要求2所述的一种热压罐成型工艺参数优化方法，其特征在于，所述神经网络模型优化包括步骤：

在构件的热压罐成型固化仿真模型的基础上搭建数据扩增模块；

对神经网络模块进行设置，所述神经网络模块将对划分完的数据集进行学习，当达到设定的停止条件后，所述神经网络模块将自动结束学习并保存神经网络的结构模型；

进行遗传算法的设定；

通过调用已有的多目标优化算法进行优化计算，获得最优解；

遗传算法在达到终止条件后，数据后处理模块将读取优化结果并进行反归一化处理，获取优化结果；

对遗传算法获取的优化结果进行可视化处理，并将结果数据保存为csv文件供用户查看。

5.根据权利要求4所述的一种热压罐成型工艺参数优化方法，其特征在于，所述数据扩增模块通过交互界面选取优化目标、设计参数，并设定设计参数的取值范围、约束条件，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。

6.根据权利要求4所述的一种热压罐成型工艺参数优化方法，其特征在于，所述神经网络模块的设置包括神经网络模型的输入神经元数量、输出神经元数量及隐藏层神经元数量。

7.根据权利要求3或4所述的一种热压罐成型工艺参数优化方法，其特征在于，所述遗传算法的设定包括选取的遗传算法类型、遗传代数、种群数量以及各个变量的上下限。

8.根据权利要求3或4所述的一种热压罐成型工艺参数优化方法，其特征在于，所述遗传算法包括NSGA-II、NSGA-III、SPEA-II、MOEA\D。