玻璃纖維網格布在浸膠過程中，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鍵因素。浸膠量過低，會導致纖維與基體界面結合力不足，難以充分發揮增強作用；浸膠量過高，膠液易在纖維表面形成厚涂層，導致網格布硬化、脆化，耐堿性下降。

浸膠過程中，膠液黏度、表面張力、浸膠時間、浸膠次數等工藝參數都會影響浸膠量。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。浸膠時間長，膠液滲透充分，但易造成局部過量浸膠；浸膠次數多，膠液分布均勻，但成本高，效率低。

此外，玻璃纖維網格布表面的化學性質和形貌結構對浸膠量也有顯著影響。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，如何通過優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，是玻璃纖維網格布浸膠量控制需要解決的關鍵技術問題。

一種耐堿玻璃纖維網格布浸膠量控制方法：

獲取玻璃纖維網格布的表面形貌結構參數和化學性質參數，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；在玻璃纖維網格布表面進行等離子體處理，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現高浸膠充分性；根據玻璃纖維網格布的纖維直徑、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系；基于上述浸膠量與浸膠充分性的定量關系，通過改變膠液配方中的助劑種類和用量，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光學顯微鏡觀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，優化浸膠時間、浸膠次數等工藝參數，通過拉伸強度、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習相結合的方法，建立浸膠量、膠液性能、纖維表面性質、浸膠工藝參數與浸膠效果之間的非線性預測模型，通過優化算法尋找各參數的最優組合，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性能指標；在實際生產中，根據預測模型設定浸膠量和工藝參數，通過在線監測膠液黏度、表面張力等參數，并結合機器視覺對浸膠后網格布表面形貌的檢測，實現浸膠量的實時反饋控制，確保浸膠質量的穩定性。

基于上述浸膠量與浸膠充分性的定量關系，通過改變膠液配方中的助劑種類和用量，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光學顯微鏡觀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描述。

根據預設的膠液配方，獲取多組不同助劑種類和用量的膠液樣本，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聯規律。針對不同浸膠量，采用光學顯微鏡觀察多個膠液樣本在纖維表面的分布情況，通過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，通過優化算法求解滿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聯規律，采用機器學習算法，如支持向量機或神經網絡，建立膠液配方優化模型，用于預測和優選最佳膠液配方。針對優選的膠液配方，進行驗證實驗，采用光學顯微鏡觀察和圖像分析軟件計算膠液覆蓋率和厚度分布，判斷其是否滿足浸膠充分性要求。若滿足要求，則確定該配方為最佳膠液配方；若不滿足要求，則返回步驟4，調整優化模型或約束條件，重新優選配方，直至滿足要求為止。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(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，通過多元線性回歸分析得到助劑參數與膠液物性參數之間的關聯規律，建立定量預測模型。針對不同浸膠量(50~200 g/m2)，采用光學顯微鏡觀察20個膠液樣本在碳纖維表面的分布情況，通過圖像分析軟件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，通過遺傳算法求解滿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聯規律，采用支持向量機算法，建立膠液配方優化模型，通過網格搜索和交叉驗證，優選出最佳膠液配方(分散劑5%，增粘劑3%，其他組分不變)。針對優選的膠液配方，進行3次重復驗證實驗，采用光學顯微鏡觀察和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性能穩定性。

根據歷史生產數據和質量檢測結果，建立浸膠工藝參數與產品質量之間的預測模型，采用支持向量機算法進行訓練，設定浸膠時間為10秒、浸膠速度為5米/秒、膠液溫度為25℃作為初始工藝參數。在生產線上安裝黏度計和張力計等在線傳感器，每隔1秒采集一次膠液黏度和表面張力數據，通過卡爾曼濾波算法對數據進行平滑處理，實時監測膠液性能變化。利用高速工業相機和線結構光對浸膠后網格布表面進行掃描，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控制算法動態調整浸膠時間、速度和溫度等工藝參數，實現浸膠量的在線反饋控制，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，當實時監測數據超出閾值范圍±5%時，或表面形貌特征的均勻度指標低于90%時，觸發預警信號，通過模糊控制算法自動調整工藝參數，確保浸膠質量符合要求。采用大數據分析技術對生產過程數據進行挖掘和分析，通過相關性分析確定膠液性能和表面形貌特征與產品質量之間的關鍵影響因素，利用遺傳算法優化預測模型和工藝參數，提高浸膠控制的精度和穩定性。每周對在線傳感器進行標定，每月對機器視覺系統進行校準，確保監測數據的準確性和可靠性，為浸膠質量控制提供可靠的數據支撐。