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第1章 绪论1

1.1 引言1

1.2 PAN基碳纤维的发展2

1.3 复杂工业过程的建模与控制3

1.3.1 复杂工业过程的建模3

1.3.2 复杂工业过程的控制4

1.3.3 复杂工业过程的优化8

1.4 生物启发的智能建模与优化控制9

1.4.1 适应性免疫机制9

1.4.2 神经内分泌免疫系统的调节机制11

1.4.3 基于神经-内分泌-免疫调控体系的智能建模与优化控制13

1.5 小结14

参考文献15

第2章 碳纤维原丝的制备工艺与生产过程21

2.1 引言21

2.2 碳纤维原丝生产的基本工艺流程22

2.3 碳纤维原丝生产过程的主要工艺环节24

2.3.1 碳纤维原丝的喷丝及凝固过程工艺24

2.3.2 碳纤维原丝的多级牵伸过程工艺27

2.4 小结30

参考文献30

第3章 碳纤维原丝凝固成形过程的动态机理建模33

3.1 引言33

3.2 碳纤维凝固机理34

3.3 碳纤维凝固过程的径向扩散模型35

3.3.1 溶剂和非溶剂的扩散模型35

3.3.2 扩散系数与数值模拟分析39

3.3.3 径向扩散模型与仿真分析46

3.4 碳纤维原丝凝固成形的动态机理模型52

3.4.1 凝固过程动态机理子模型53

3.4.2 动态综合模型的建立57

3.4.3 动态机理模型的数值计算方法58

3.4.4 数值计算结果与分析61

3.5 不确定信息下碳纤维凝固浴中的扩散模型70

3.5.1 白噪声影响下的碳纤维纺丝扩散过程模型71

3.5.2 纺丝环境突变下的碳纤维凝固浴扩散模型73

3.5.3 凝固浴溶剂脉冲给料时的纺丝扩散过程模型75

3.5.4 时滞影响下的碳纤维凝固浴扩散模型77

3.6 小结83

参考文献84

第4章 碳纤维牵伸过程的建模与分析87

4.1 引言87

4.2 牵伸过程的模型88

4.2.1 形变行为力学关系88

4.2.2 牵伸过程的张力模型90

4.2.3 牵伸过程的电机模型92

4.3 牵伸过程的整体模型仿真93

4.4 多级牵伸过程的数学模型94

4.4.1 多级牵伸系统的组成94

4.4.2 碳纤维的三级牵伸过程模型95

4.5 碳纤维牵伸过程的多模型建模方法96

4.5.1 期望最大化算法96

4.5.2 基于EM算法的多模型辨识97

4.5.3 碳纤维牵伸过程的多模型建模仿真99

4.6 小结101

参考文献101

第5章 碳纤维原丝纺丝凝固过程工艺优化104

5.1 引言104

5.2 基于退化抗体检测的快速克隆选择算法105

5.2.1 克隆选择算法简介106

5.2.2 退化抗体检测的基本思想107

5.2.3 基于退化抗体检测的CSA流程108

5.2.4 退化区域大小计算方法110

5.3 碳纤维原丝湿法纺丝工艺优化112

5.3.1 碳纤维原丝纺丝工艺模型112

5.3.2 纺丝环节工艺优化112

5.4 小结115

参考文献116

第6章 碳纤维牵伸工艺的智能优化118

6.1 引言118

6.2 碳纤维加工的牵伸工艺118

6.3 牵伸工艺的多目标动态规划优化模型119

6.3.1 动态规划模型119

6.3.2 动态规划模型的求解120

6.3.3 多目标动态规划模型的算法实现121

6.3.4 牵伸比的动态规划结果123

6.4 碳纤维牵伸比的智能预测125

6.4.1 SVR-ARX模型126

6.4.2 智能果蝇优化算法128

6.4.3 IFOA-SVR-ARX-ARMA模型129

6.4.4 仿真比较结果132

6.4.5 ARMA误差修正模型135

6.5 小结136

参考文献136

第7章 碳纤维凝固过程的智能控制139

7.1 引言139

7.2 碳纤维凝固浴的耦合机理模型140

7.2.1 凝固浴系统组成140

7.2.2 液位模型141

7.2.3 温度模型141

7.2.4 浓度模型142

7.2.5 凝固浴综合数学模型143

7.3 无故障情况下的解耦控制器设计143

7.3.1 解耦控制器的结构144

7.3.2 解耦控制器的仿真验证145

7.4 基于神经内分泌解耦调节原理的智能协同控制148

7.4.1 神经内分泌系统的解耦控制原理148

7.4.2 凝固浴智能解耦控制算法148

7.4.3 实验结果与分析153

7.5 基于生物免疫系统的凝固浴可重构控制157

7.5.1 碳纤维凝固浴的故障类型分析157

7.5.2 可重构控制的原理159

7.5.3 基于生物免疫机制的可重构控制方法161

7.5.4 免疫可重构控制系统的设计165

7.6 小结171

参考文献171

第8章 碳纤维多级牵伸过程的智能控制175

8.1 引言175

8.2 智能无模型自适应控制175

8.2.1 无模型自适应控制176

8.2.2 智能无模型自适应控制器的设计184

8.3 碳纤维蒸汽牵伸工艺的智能无模型自适应控制188

8.3.1 双输入双输出的智能无模型自适应控制器189

8.3.2 饱和蒸汽牵伸工艺的智能无模型自适应控制190

8.4 基于粒子群优化算法的水浴牵伸无模型自适应控制192

8.4.1 碳纤维水浴牵伸过程及模型分析192

8.4.2 粒子群优化算法194

8.4.3 基于粒子群优化算法的无模型自适应控制方法196

8.4.4 基于PSO-MFAC的碳纤维水浴牵伸过程控制198

8.5 基于改进混合蛙跳算法的水浴牵伸控制系统200

8.5.1 基本的蛙跳算法200

8.5.2 改进的混合蛙跳算法201

8.5.3 测试函数实验202

8.5.4 碳纤维水浴牵伸过程的优化控制204

8.6 基于细胞因子网络的多级牵伸水浴协同解耦控制205

8.6.1 人体细胞因子网络结构206

8.6.2 基于细胞因子网络的多级解耦网络207

8.6.3 控制系统仿真及结果分析209

8.7 碳纤维牵伸工艺环节的人工免疫故障诊断210

8.7.1 改进型免疫算法211

8.7.2 改进型免疫算法的步骤214

8.7.3 仿真实验216

8.8 小结217

参考文献218

第9章 碳纤维原丝性能的智能预测222

9.1 引言222

9.2 基于SAGA-SVR的碳纤维原丝性能预测222

9.2.1 基于SAGA的SVR预测模型222

9.2.2 碳纤维原丝性能的智能预测225

9.3 基于免疫遗传算法的碳纤维预氧丝性能预测228

9.3.1 FKIGA-BP神经网络228

9.3.2 碳纤维预氧丝的性能预测模型231

9.3.3 仿真结果与分析232

9.4 小结234

参考文献234

第10章 碳纤维原丝纺丝工艺智能监测系统236

10.1 引言236

10.2 碳纤维原丝纺丝的协同式专家系统237

10.2.1 知识库的建立237

10.2.2 推理机制238

10.2.3 IRBF推理机制239

10.2.4 原丝纺丝工艺专家系统优化242

10.2.5 碳纤维原丝纺丝协同式专家系统实现244

10.3 碳纤维原丝纺丝智能监测系统设计249

10.3.1 智能监测系统的总体设计250

10.3.2 智能监测系统的详细设计251

10.4 智能终端监测系统的实现254

10.4.1 系统开发环境254

10.4.2 系统框架设计254

10.4.3 系统的具体实现255

10.4.4 系统的测试结果260

10.5 小结262

参考文献262

索引264