Los fabricantes de aviones de todo el mundo utilizan cada vez más materiales compuestos en lugar de metales tradicionales como el acero y el aluminio. Lo que hace tan atractivos a los materiales compuestos es su elevada relación resistencia-peso, es decir, la comparación entre su resistencia y su peso. Los compuestos no sólo son uno de los materiales más resistentes, sino que pueden ser fuertes sin ser pesados, exactamente lo que necesita un avión.

Consideremos uno de estos materiales compuestos de alto rendimiento que funciona bien para geometrías complejas e intrincadas, como soportes, carenados y cerramientos: El compuesto termoplástico discontinuo de fibra larga (DLF) moldeado por compresión. Este material obtiene sus propiedades estructurales principalmente del refuerzo de fibras. La distribución de las fibras discontinuas puede controlarse y predecirse para mejorar el rendimiento estructural de las piezas moldeadas. Pero no es fácil predecir el rendimiento mediante simulaciones por ordenador, especialmente para sistemas de materiales discontinuos y aleatorios.

Hay una gran demanda de modelos capaces de predecir el comportamiento futuro de materiales discontinuos y aleatorios. Travis Mease, Director de Producto de Componentes Estructurales de Greene Tweed, afirma: "Desde el punto de vista del rendimiento y la reducción de riesgos, predecir con precisión la orientación de las fibras es crucial. Es un parámetro de diseño importante que determina el tamaño de nuestros componentes". Greene Tweed ha invertido mucho en capacidades de modelado de flujo, de modo que podemos aplicar los valores del tensor de orientación de la fibra a los análisis de fallos por elementos finitos". Según él, este método de validación mediante análisis para piezas de materiales compuestos DLF es una herramienta de reducción de riesgos que recorta el tiempo y los costes asociados a los diseños y reevaluaciones de herramientas. La predicción y validación de la orientación de las fibras de los compuestos DLF es complicada debido al complejo comportamiento de la orientación de las fibras inducida por el flujo con una alta concentración de fibras, y a la reticencia a validar destructivamente la orientación mediante seccionamiento y pulido para microscopía óptica.

Greene Tweed (GT) comprendió la importancia de evaluar la orientación de las fibras en los compuestos DLF moldeados por compresión. Los ingenieros de GT utilizaron un programa Autodesk Moldflow modificado, personalizado para predecir la orientación de las fibras en la simulación de moldeo por compresión de piezas DLF de diversas formas y geometrías, como soportes, componentes estructurales, carenados y cerramientos. A continuación, tomaron los resultados de la orientación de las fibras del modelado de flujo para el análisis de elementos finitos estructurales con el fin de predecir el rendimiento de los componentes DLF en diferentes condiciones de carga. Según Mease, este proceso genera resultados más precisos y específicos para cada pieza, en comparación con las hipótesis genéricas utilizadas tradicionalmente. Explica: "Cada pieza tiene su propio punto de introducción de material y geometría únicos, lo que crea patrones de flujo y orientación de fibras igualmente únicos. Cuanto más preciso sea el modelado del flujo, más confianza tendremos en nuestras predicciones de tensiones y fallos."

Para validar los resultados, los ingenieros de GT compararon las predicciones de nuestro modelo con el análisis por tomografía computarizada (TC) de componentes reales. Tras numerosas pruebas, comprobaron la concordancia cuantitativa y cualitativa entre las predicciones de GT sobre la orientación de las fibras y los resultados de los análisis experimentales por TC de las piezas de composite DLF. El modelado de la orientación de las fibras y el proceso de moldeo por flujo mostraron una buena capacidad de predicción de la variación local y la distribución de la orientación de las fibras en piezas de compuestos termoplásticos DLF moldeados por compresión, independientemente del tamaño, la variedad y la complejidad de la forma. Y eso no es todo. Esta capacidad de predicción significa que el inicio del daño y el modo de fallo de la pieza pueden explicarse visualmente mediante la predicción de la orientación de la fibra.

Como resultado, Greene Tweed tiene ahora la capacidad de predecir cómo, cuándo y dónde fallará un componente, y también puede garantizar el éxito de un esfuerzo de optimización de compuestos que incluya amplios ahorros de peso, recortes de costes y márgenes de seguridad. Además, al disponer de esta capacidad de predicción, hemos eliminado la necesidad de realizar varias iteraciones y, por tanto, Greene Tweed está mejor posicionada para cumplir los plazos programados de nuestros clientes. Póngase en contacto con un representante de Greene Tweed para obtener más información sobre cómo una solución termoplástica discontinua puede soportar la carga mecánica de su aplicación.

También te puede gustar:

DLF Composites: Lo que hay que saber

Por qué sustituir los metales por el moldeado por compresión DLF moldeados por compresión?