Resumen

El bobinado de cintas de materiales compuestos es un importante proceso de conformado de materiales compuestos, que puede garantizar un buen rendimiento de los productos compuestos. La selección y el control de los parámetros clave del proceso de bobinado tienen una gran influencia en las propiedades de los productos, como el contenido de huecos y la tensión residual de los productos. A través del análisis experimental, la tensión residual y el contenido en huecos de los productos compuestos no son los mínimos cuando el proceso de bobinado del preimpregnado se lleva a cabo utilizando los parámetros empíricos del proceso. Para resolver este problema de optimización multiobjetivo, se realizaron experimentos utilizando el diseño Box-Behnken. El problema de optimización multiobjetivo se convierte en un problema de un solo objetivo utilizando el análisis relacional gris (GRA). Se utiliza el análisis de componentes principales (ACP) para cuantificar las contribuciones relativas de la tensión residual y el contenido en huecos. El análisis de regresión del grado relacional gris (GRG) basado en los datos experimentales se utilizó para desarrollar un modelo de predicción GRG de segundo orden. Los parámetros del proceso de bobinado se optimizaron con la metodología de superficie de respuesta (RSM), y los experimentos de bobinado se llevaron a cabo con estos parámetros. Los resultados experimentales muestran que la mejor combinación de parámetros de proceso produce los mejores resultados de GRG con mejor contenido de huecos y tensión residual.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:tensión residual, problema de optimización multiobjetivo, contenido de huecos, proceso, productos compuestos, parámetros del proceso, modelo de predicción de grg de pedido, bobinado de cinta de material compuesto, análisis de componentes principales, mejores resultados de grg
• Keywords:residual stress, multiobjective optimization problem, void content, process, composite products, process parameters, order grg prediction model, composite tape winding, principal component analysis, best grg results