人工智能方法在RTM工艺仿真中的应用

姜劲驰1，李文晓1，方可言2（1 同济大学航空航天与力学学院；2 中国电力工程顾问集团华东电力设计院有限公司）

摘要：树脂传递模塑成型（Ｒｅｓｉｎ ｔｒａｎｓｆｅｒ ｍｏｌｄｉｎｇ，RTM）工艺仿真对于提高成型质量，降低ＲＴＭ 工艺成本至关重要。将人工智能方法引入RTM工艺仿真中，可以不必求解复杂的多尺度渗流模型就能够获得对RTM 模具设计的指导性意见。本文综述了以遗传算法和机器学习方法为主的人工智能方法在RTM工艺仿真中的研究现状，并讨论了该领域存在的问题及发展方向。遗传算法主要被应用于注胶口及流道配置优化方面，但在复杂问题中收敛性较差，与其他局部搜索算法结合的方法展现出解决复杂问题的潜力；机器学习方法的应用研究处于起步阶段，目前主要被应用于注射压力、浸渍质量、渗透率预测等方面，只对简单二维充模问题进行了研究；其他人工智能方法通常计算成本低，但难以验证最优性。人工智能方法的问题集中在迭代／训练所需的数据集的获取成本方面。其在三维复杂几何结构及非均匀渗透率制件方面的应用是未来的重要发展方向。

关键词：复合材料；树脂传递模塑成型（RTM）；充模仿真；参数优化；人工智