基于强化学习的双闸树脂浇注系统同步流控制
机器学习
2025-07-01 v1 人工智能
摘要
树脂浇注（RI）和树脂传递模压（RTM）是制造高性能纤维增强聚合物复合材料的关键工艺，尤其适用于大型应用如风力发电机叶片。控制树脂流动动力学至关重要，以确保纤维增强材料均匀浸渍，从而防止残余孔隙和干斑，这会影响后续结构完整性。本文提出一种基于强化学习（RL）的策略，利用工艺仿真建立，用于同步两个树脂入口和一个出口的不同树脂流前。采用近端策略优化（PPO），本方法解决了部分可观测环境中流体动力学管理的挑战。结果表明，RL方法在实现准确流动收敛方面有效，凸显了其在提升复合材料制造工艺控制和产品质量方面的潜力。
引用
@article{arxiv.2506.23923,
title = {Reinforcement Learning for Synchronised Flow Control in a Dual-Gate Resin Infusion System},
author = {Miguel Camacho-Sánchez and Fernando García-Torres and Jesper John Lisegaard and Rocío del Amor and Sankhya Mohanty and Valery Naranjo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.23923},
year = {2025}
}
备注
11 pages, 4 figures, 45th Ris{\o} International Symposium on Materials Science