高压玻璃钢管道芯模温度预测研究

摘要

采用RBF神经网络对固化工艺中缠绕速率、芯模温度和管道外表面温度之间的关系建立模型,采用有限元数值模拟方法对模型进行训练,将训练好的模型用于不同缠绕速率和期望外表面温度下的芯模温度预测.结果表明,采用该方法设计的加温历程可使玻璃钢管道外表面温度控制在期望的范围内.本研究不仅为降低实验成本、提高生产效率提供有效方法,而且为基于理论分析的工艺参数确定和优化提供依据.