玻璃纖維網(wǎng)格布在浸膠過(guò)程中，膠液在纖維表面的潤濕鋪展和纖維束內部的滲透是影響浸膠量的關(guān)鍵因素。浸膠量過(guò)低，會(huì )導致纖維與基體界面結合力不足，難以充分發(fā)揮增強作用；浸膠量過(guò)高，膠液易在纖維表面形成厚涂層，導致網(wǎng)格布硬化、脆化，耐堿性下降。

浸膠過(guò)程中，膠液黏度、表面張力、浸膠時(shí)間、浸膠次數等工藝參數都會(huì )影響浸膠量。膠液黏度低，易滲透纖維束內部，但容易滴落，不易控制浸膠量；膠液表面張力低，潤濕鋪展性能好，但滲透能力差。浸膠時(shí)間長(cháng)，膠液滲透充分，但易造成局部過(guò)量浸膠；浸膠次數多，膠液分布均勻，但成本高，效率低。

此外，玻璃纖維網(wǎng)格布表面的化學(xué)性質(zhì)和形貌結構對浸膠量也有顯著(zhù)影響。纖維表面能低，與膠液親和力差，浸膠量低；纖維表面粗糙，比表面積大，利于膠液吸附，但纖維間空隙小，不利于膠液滲透。因此，如何通過(guò)優(yōu)化浸膠工藝和纖維表面改性，在浸膠充分性與膠液分布均勻性之間尋求平衡，控制浸膠量在最佳范圍內，是玻璃纖維網(wǎng)格布浸膠量控制需要解決的關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題。

一種耐堿玻璃纖維網(wǎng)格布浸膠量控制方法：

獲取玻璃纖維網(wǎng)格布的表面形貌結構參數和化學(xué)性質(zhì)參數，根據預設的浸膠工藝參數閾值，判斷纖維表面的浸潤性和親和力，確定初始浸膠量范圍；在玻璃纖維網(wǎng)格布表面進(jìn)行等離子體處理，引入親水性基團，提高纖維表面能，增強與膠液的親和力，在低浸膠量的情況下實(shí)現高浸膠充分性；根據玻璃纖維網(wǎng)格布的纖維直徑、纖維間距等結構參數，采用有限元分析方法，模擬不同浸膠量下膠液在纖維表面的鋪展狀態(tài)和纖維束內部的滲透深度，獲得浸膠量與浸膠充分性的定量關(guān)系；基于上述浸膠量與浸膠充分性的定量關(guān)系，通過(guò)改變膠液配方中的助劑種類(lèi)和用量，調控膠液的黏度和表面張力，獲得不同浸膠量下膠液分布均勻性的變化規律，結合浸膠充分性的要求，確定最佳膠液配方，膠液分布均勻性通過(guò)光學(xué)顯微鏡觀(guān)察和圖像分析軟件定量計算膠液在纖維表面的覆蓋率和厚度分布來(lái)描述；針對確定的最佳膠液配方和不同浸膠量，采用正交試驗設計方法，優(yōu)化浸膠時(shí)間、浸膠次數等工藝參數，通過(guò)拉伸強度、耐堿性、彎曲強度、剪切強度性能測試，篩選出浸膠量與工藝參數的最佳匹配方案；采用數值模擬與機器學(xué)習相結合的方法，建立浸膠量、膠液性能、纖維表面性質(zhì)、浸膠工藝參數與浸膠效果之間的非線(xiàn)性預測模型，通過(guò)優(yōu)化算法尋找各參數的最優(yōu)組合，指導浸膠量的精確控制，浸膠效果包括浸膠充分性、膠液分布均勻性、纖維束內部滲透深度和最終復合材料的力學(xué)性能指標；在實(shí)際生產(chǎn)中，根據預測模型設定浸膠量和工藝參數，通過(guò)在線(xiàn)監測膠液黏度、表面張力等參數，并結合機器視覺(jué)對浸膠后網(wǎng)格布表面形貌的檢測，實(shí)現浸膠量的實(shí)時(shí)反饋控制，確保浸膠質(zhì)量的穩定性。

基于上述浸膠量與浸膠充分性的定量關(guān)系，通過(guò)改變膠液配方中的助劑種類(lèi)和用量，調控膠液的黏度和表面張力，獲得不同浸膠量下膠液分布均勻性的變化規律，結合浸膠充分性的要求，確定最佳膠液配方。膠液分布均勻性通過(guò)光學(xué)顯微鏡觀(guān)察和圖像分析軟件定量計算膠液在纖維表面的覆蓋率和厚度分布來(lái)描述。

根據預設的膠液配方，獲取多組不同助劑種類(lèi)和用量的膠液樣本，測量各樣本的黏度和表面張力參數，得到助劑參數與膠液物性參數之間的關(guān)聯(lián)規律。針對不同浸膠量，采用光學(xué)顯微鏡觀(guān)察多個(gè)膠液樣本在纖維表面的分布情況，通過(guò)圖像分析軟件計算膠液覆蓋率和厚度分布參數，建立浸膠量與膠液分布均勻性的定量關(guān)系模型。根據浸膠充分性的目標要求，確定膠液覆蓋率和厚度分布的合格范圍，將其作為約束條件，結合浸膠量與分布均勻性模型，通過(guò)優(yōu)化算法求解滿(mǎn)足約束的最佳浸膠量。根據最佳浸膠量，結合助劑參數與膠液物性參數關(guān)聯(lián)規律，采用機器學(xué)習算法，如支持向量機或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，建立膠液配方優(yōu)化模型，用于預測和優(yōu)選最佳膠液配方。針對優(yōu)選的膠液配方，進(jìn)行驗證實(shí)驗，采用光學(xué)顯微鏡觀(guān)察和圖像分析軟件計算膠液覆蓋率和厚度分布，判斷其是否滿(mǎn)足浸膠充分性要求。若滿(mǎn)足要求，則確定該配方為最佳膠液配方；若不滿(mǎn)足要求，則返回步驟4，調整優(yōu)化模型或約束條件，重新優(yōu)選配方，直至滿(mǎn)足要求為止。根據最佳膠液配方，配制適量膠液，用于后續纖維浸膠工藝，以保證浸膠質(zhì)量和效率，提高纖維增強復合材料的性能穩定性。

根據預設的膠液配方，獲取10組不同助劑種類(lèi)(如分散劑、增粘劑等)和用量(1%~0%)的膠液樣本，采用旋轉粘度計和張力儀測量各樣本的黏度(500~2000 mPa·s)和表面張力(20~50 mN/m)參數，通過(guò)多元線(xiàn)性回歸分析得到助劑參數與膠液物性參數之間的關(guān)聯(lián)規律，建立定量預測模型。針對不同浸膠量(50~200 g/m2)，采用光學(xué)顯微鏡觀(guān)察20個(gè)膠液樣本在碳纖維表面的分布情況，通過(guò)圖像分析軟件ImageJ計算膠液覆蓋率(80%~100%)和厚度分布參數(變異系數1~3)，采用二次多項式擬合建立浸膠量與膠液分布均勻性的定量關(guān)系模型。根據浸膠充分性的目標要求，確定膠液覆蓋率≥95%，厚度分布變異系數≤2的合格范圍，將其作為約束條件，結合浸膠量與分布均勻性模型，通過(guò)遺傳算法求解滿(mǎn)足約束的最佳浸膠量為120 g/m2。根據最佳浸膠量，結合助劑參數與膠液物性參數關(guān)聯(lián)規律，采用支持向量機算法，建立膠液配方優(yōu)化模型，通過(guò)網(wǎng)格搜索和交叉驗證，優(yōu)選出最佳膠液配方(分散劑5%，增粘劑3%，其他組分不變)。針對優(yōu)選的膠液配方，進(jìn)行3次重復驗證實(shí)驗，采用光學(xué)顯微鏡觀(guān)察和ImageJ軟件計算膠液覆蓋率(97%±1%)和厚度分布變異系數(18±02)，滿(mǎn)足浸膠充分性要求，確定該配方為最佳膠液配方。根據最佳膠液配方，配制2 kg膠液，用于后續碳纖維浸膠工藝，提高復合材料的界面性能和力學(xué)性能穩定性。

根據歷史生產(chǎn)數據和質(zhì)量檢測結果，建立浸膠工藝參數與產(chǎn)品質(zhì)量之間的預測模型，采用支持向量機算法進(jìn)行訓練，設定浸膠時(shí)間為10秒、浸膠速度為5米/秒、膠液溫度為25℃作為初始工藝參數。在生產(chǎn)線(xiàn)上安裝黏度計和張力計等在線(xiàn)傳感器，每隔1秒采集一次膠液黏度和表面張力數據，通過(guò)卡爾曼濾波算法對數據進(jìn)行平滑處理，實(shí)時(shí)監測膠液性能變化。利用高速工業(yè)相機和線(xiàn)結構光對浸膠后網(wǎng)格布表面進(jìn)行掃描，獲取表面三維形貌圖像，提取表面粗糙度、高度分布等特征參數，通過(guò)閾值分割算法判斷浸膠量是否均勻一致。將膠液性能數據和表面形貌特征輸入到預測模型中，基于模型輸出結果，采用PID控制算法動(dòng)態(tài)調整浸膠時(shí)間、速度和溫度等工藝參數，實(shí)現浸膠量的在線(xiàn)反饋控制，控制精度達到±1克/平方米。設定膠液黏度和表面張力的預警閾值，當實(shí)時(shí)監測數據超出閾值范圍±5%時(shí)，或表面形貌特征的均勻度指標低于90%時(shí)，觸發(fā)預警信號，通過(guò)模糊控制算法自動(dòng)調整工藝參數，確保浸膠質(zhì)量符合要求。采用大數據分析技術(shù)對生產(chǎn)過(guò)程數據進(jìn)行挖掘和分析，通過(guò)相關(guān)性分析確定膠液性能和表面形貌特征與產(chǎn)品質(zhì)量之間的關(guān)鍵影響因素，利用遺傳算法優(yōu)化預測模型和工藝參數，提高浸膠控制的精度和穩定性。每周對在線(xiàn)傳感器進(jìn)行標定，每月對機器視覺(jué)系統進(jìn)行校準，確保監測數據的準確性和可靠性，為浸膠質(zhì)量控制提供可靠的數據支撐。