랜덤화 복합 성분의 구조적 성능을 예측하는 방법
전 세계의 항공기 제조업체는 강철 및 알루미늄과 같은 전통적인 금속 대신 점점 더 많은 복합 재료를 사용하고 있습니다. 복합재를 매력적으로 만드는 것은 강도 대 중량 비율, 즉 강도와 무게를 비교한 것입니다. 복합재는 주변에서 가장 강한 재료 중 하나일 뿐만 아니라 무겁지 않고 강할 수 있으며 비행기에 필요한 것과 정확히 일치합니다.
브래킷, 페어링 및 인클로저와 같은 복잡하고 복잡한 형상에 적합한 고성능 복합 재료 중 하나를 고려해 보겠습니다. 압축 성형, 무작위, 불연속 장섬유(DLF) 열가소성 복합재. 이 재료는 주로 섬유 보강재에서 구조적 특성을 도출합니다. 불연속 섬유의 분포를 제어하고 예측하여 성형 부품의 구조적 성능을 향상시킬 수 있습니다. 그러나 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 성능을 예측하는 것은 쉽지 않으며, 특히 불연속 및 무작위 재료 시스템의 경우 더욱 그렇습니다.
불연속 및 무작위 물질의 미래 거동을 예측할 수있는 모델은 수요가 높습니다. 그린 트위드 구조 부품 제품 관리자인 트래비스 미즈(Travis Mease)는 "성능 및 위험 감소 관점에서 섬유 방향을 정확하게 예측하는 것이 중요합니다. 이는 구성 요소의 크기를 결정하는 중요한 설계 매개 변수입니다. Greene Tweed는 FE 고장 분석에 섬유 배향 텐서 값을 적용할 수 있도록 흐름 모델링 기능에 막대한 투자를 했습니다." 그에 따르면 DLF 복합 부품에 대한 분석 방법에 의한 이러한 검증은 도구 설계 및 재평가와 관련된 시간과 비용을 줄이는 위험 감소 도구입니다. DLF 복합재의 섬유 배향에 대한 예측 및 검증은 섬유 농도가 높은 유동 유도 섬유 배향의 복잡한 거동과 광학 현미경을 위한 절편 및 연마를 통한 파괴적인 배향 검증을 꺼리기 때문에 복잡합니다.
Greene Tweed(GT)는 압축 성형 DLF 복합재에서 섬유 배향 평가의 중요성을 이해했습니다. GT 엔지니어는 브래킷, 구조 구성 요소, 페어링 및 인클로저와 같은 다양한 모양과 형상의 DLF 부품의 압축 성형 시뮬레이션에서 섬유 방향을 예측하도록 사용자 정의 된 수정 된 Autodesk Moldflow 프로그램을 사용했습니다. 그런 다음 구조 유한 요소 해석을 위한 유동 모델링 섬유 배향 결과를 가져와 다양한 하중 조건에서 DLF 구성 요소의 성능을 예측했습니다. Mease에 따르면 이 프로세스는 전통적으로 사용되는 일반적인 가정에 비해 각 부품에 특정한 보다 정확한 결과를 생성합니다. 그는 "모든 부품에는 고유한 재료 도입 지점과 지오메트리가 있어 유사하게 고유한 흐름 및 섬유 방향 패턴을 생성합니다. 흐름 모델링이 정확할수록 스트레스 및 실패 예측에 대한 확신이 높아집니다."
결과를 검증하기 위해 GT 엔지니어는 모델의 예측을 실제 구성 요소의 컴퓨터 단층 촬영 (CT) 분석과 비교했습니다. 광범위한 테스트 후, 그들은 GT의 섬유 배향 예측과 DLF 복합 부품에 대한 실험적 CT 분석 결과 사이에 양적 및 질적 일치를 발견했습니다. 섬유 배향 및 유동 성형 공정의 모델링은 크기, 다양성 및 형상 복잡성에 관계없이 압축 성형된 DLF 열가소성 복합 부품에서 섬유 배향의 국부적 변화 및 분포에 대한 우수한 예측 능력을 보여주었습니다. 그리고 그게 전부가 아닙니다. 이 예측 기능은 부품의 손상 시작 및 고장 모드가 섬유 배향 예측으로 시각적으로 설명될 수 있음을 의미합니다.
그 결과, Greene Tweed는 이제 부품이 고장나는 방법, 시기, 위치를 예측할 수 있는 기능을 갖추게 되었으며, 충분한 중량 절감, 비용 절감 및 안전 마진을 포함한 성공적인 복합재 최적화 노력을 보장할 수 있습니다. 또한 이러한 예측 기능을 통해 여러 번 반복할 필요가 없어졌기 때문에 Greene Tweed는 고객의 예정된 마감일을 더 잘 맞출 수 있는 위치에 있습니다. Greene Tweed 담당자에게 문의하여 불연속 열가소성 수지 솔루션이 응용 분야의 기계적 부하를 견딜 수 있는 방법에 대해 자세히 알아보십시오.