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專題報告

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利用機器學(xué)習(xí)加速復(fù)合材料加工模擬

利用機器學(xué)習(xí)加速復(fù)合材料加工模擬


利用機器學(xué)習(xí)加速復(fù)合材料加工模擬

1.加工過程中為復(fù)合材料部件提供熱化學(xué)分析的不同解決方案,需要在精度和模擬時間之間去權(quán)衡


纖維增強聚合物(FRP)復(fù)合材料的加工是一個復(fù)雜的多重物理量問題,包括熱量和質(zhì)量傳遞、熱化學(xué)相變以及高度非線性和隨時間變化的粘彈性應(yīng)力發(fā)展。為了降低制造風(fēng)險和總體生產(chǎn)成本,如今更加強調(diào)通過過程模擬來減少缺陷,而不是依靠技術(shù)訣竅和試錯。這種數(shù)字化的方法通常使用通用的商業(yè)有限元(FE)仿真工具,如ABAQUS或ANSYS。還有專門的有限元工具,如COMPRO,該軟件內(nèi)置了材料庫,可以展示加工期間復(fù)合材料特性的復(fù)雜演變。


目前這種方法的工業(yè)實施依賴于對部件和工具進行昂貴的三維有限元分析,并且這些部件和工具都受到對流性加熱。在初步設(shè)計階段,需要進行許多設(shè)計迭代,來最終確定各種細節(jié),如零件厚度、鋪層、固化周期和工具材料及幾何形狀。對于一個給定的大型部件,如復(fù)合材料機翼表皮,使用三維有限元模擬的分析可能需要數(shù)周時間


為了加快工藝模擬,在初步設(shè)計階段可以使用折減有限元(Reduced-order FE)來代替三維有限元。例如,對于復(fù)合材料的熱化學(xué)分析,薄型部件的主要傳熱機制是通過厚度,遠離邊緣和工具子結(jié)構(gòu)。因此,一維有限元分析可以作為零件三維響應(yīng)的一個很好的近似值,一個復(fù)雜的零件可以被劃分為獨特的區(qū)域來進行幾個一維有限元分析,而不是整個零件的全三維有限元。這加快了初步設(shè)計階段的工藝模擬。然而,如圖1所示,速度與精度之間存在著權(quán)衡。


從初步設(shè)計到詳細設(shè)計,需要完成大量的三維有限元仿真。即使使用能夠進行折減仿真的軟件,如Convergent制造技術(shù)公司的復(fù)合材料可生產(chǎn)性評估 - 熱分析系統(tǒng)(Composites Producibility Assessment-Thermal Analysis),大型復(fù)合材料部件的仿真仍然需要數(shù)分鐘至一小時。盡管與全三維有限元相比,這是一個很大的進步,但它仍然不夠快,無法有效地探索整個設(shè)計范圍的優(yōu)化。

利用機器學(xué)習(xí)加速復(fù)合材料加工模擬


用機器學(xué)習(xí)取代有限元


鑒于機器學(xué)習(xí)(ML)和數(shù)據(jù)驅(qū)動方法的最新進展,科學(xué)和工程的許多分支已經(jīng)開始為不同的應(yīng)用實施機器學(xué)習(xí)替代。一個新興的應(yīng)用是訓(xùn)練快速的代用機器學(xué)習(xí)模型(Surrogate ML Models),以取代緩慢的有限元仿真工具。在這種方法中,有限元模型被用來根據(jù)輸入?yún)?shù)的不同假設(shè)自動生成大量的數(shù)據(jù)。然后,這些數(shù)據(jù)可用于訓(xùn)練不同的機器學(xué)習(xí)模型,如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NN)、隨機森林模型或高斯過程回歸(GPR)模型。一個經(jīng)過適當(dāng)訓(xùn)練的代用模型可以緊密地復(fù)制用于訓(xùn)練它的有限元模型,同時在模擬速度上有很大的提高。


在華盛頓大學(xué)的Navid Zobeiry教授、英屬哥倫比亞大學(xué)的Anoush Poursartip教授和Convergent制造技術(shù)公司的一個團隊最近的合作中,除了折減有限元模型外,還開發(fā)了代用機器學(xué)習(xí)模型,以加快復(fù)合材料加工模擬的速度。在這項研究中,代用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(Surrogate NN Models)被開發(fā)出來以取代折減有限元。這些模型是利用Convergent制造技術(shù)公司的RAVEN軟件的有限元模擬產(chǎn)生的數(shù)據(jù),以及復(fù)合材料固化問題的理論(即理論指導(dǎo)下的機器學(xué)習(xí)或(Theory-guided Machine Learning,TGML))進行訓(xùn)練。這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以使用與有限元模擬相同的輸入格式來預(yù)測復(fù)合材料加工過程中的關(guān)鍵性能指標(biāo),包括放熱固化反應(yīng)期間的最大零件溫度。平均來說,在一個典型的計算機工作站上,使用這些機器學(xué)習(xí)模型的速度提升比有限元模型高1000到10000倍。這使得大型復(fù)合材料部件的仿真速度接近實時。


使用不同模擬方法進行熱化學(xué)分析的模擬時間比較:

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圖2.使用不同的模擬方法進行熱化學(xué)分析的模擬時間比較圖片來源Convergent制造技術(shù)公司


這些代用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型最近由Convergent制造技術(shù)公司在復(fù)合材料可生產(chǎn)性評估 - 熱分析系統(tǒng)中實現(xiàn),其性能在大型復(fù)合材料機翼表皮的過程模擬中得到了證明。圖2顯示了一個有代表性的5 x 10米的翼皮設(shè)計,其中有代表性的層數(shù)定義,包括40到80層的厚度,以及典型翼皮中的墊高、層數(shù)下降和其他特征。在典型的計算機工作站上使用ABAQUS中的商業(yè)軟件包COMPRO對一個有代表性的生產(chǎn)工具的機翼表皮進行工藝模擬,花了幾個小時。值得注意的是,使用這種方法的過程優(yōu)化將需要幾天或幾周的時間。在第二次嘗試中,機翼皮膚被分為30個獨特的一維幾何形狀。使用折減有限元,使用三個溫度周期和三個工具厚度進行優(yōu)化,共對整個機翼表皮進行了9次模擬。在CATIA 5中使用CPA-TA進行這些模擬,在用于三維有限元的同一臺計算機上花費了大約半小時。


在最后的演示中,在CPA-TA中使用經(jīng)過訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行了同樣的模擬,取得了非凡的效果。與折減有限元類似,機翼表皮被劃分為30個區(qū)域,在不同的模具厚度和空氣溫度曲線下進行了9次模擬。然而,這些模擬僅在兩秒內(nèi)完成。這些仿真方法的比較(圖2)清楚地表明,機器學(xué)習(xí)方法有能力實現(xiàn)近乎實時的仿真能力,并為復(fù)雜的復(fù)合材料結(jié)構(gòu)模擬節(jié)省大幅時間。值得注意的是,這里討論的技術(shù)的成功也可以應(yīng)用于其他工程應(yīng)用。


本文由中國復(fù)合材料工業(yè)協(xié)會編譯,文章不用于商業(yè)目的,僅供行業(yè)人士交流。轉(zhuǎn)載請注明來自中國復(fù)合材料工業(yè)協(xié)會。


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