C/C复合材料等温CVI工艺影响因素繁多,而效率极低,造成C/C复合材料的生产周期极长、制造成本极高.基于模糊神经网络技术及遗传算法,以有限元数值模拟结果作为网络训练的虚拟样本,建立了C/C复合材料等温CVI工艺预测系统,利用该系统挖掘得到了等温CVI工艺主要影响因素,如沉积温度,前驱气体组份比与流速等,对制件密度的作用规律,为CVI工艺的综合设计与优化提供了理论依据,提高了CVI工艺的设计水平,以期达到降低C/C复合材料制造成本的目的.
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