如何預測隨機複合材料構件的結構性能
世界各地的飛機製造商正在使用越來越多的複合材料來代替鋼和鋁等傳統金屬。複合材料之所以如此吸引人，是因為它們的高強度重量比——將它們的強度與重量進行比較。複合材料不僅是最堅固的材料之一，而且它們可以在不重的情況下堅固耐用——這正是飛機所需要的。
讓我們考慮一種這樣的高性能複合材料，它適用於複雜和複雜的幾何形狀，如支架、整流罩和外殼：壓縮成型、隨機、不連續長纖維 （DLF） 熱塑性複合材料。這種材料的結構特性主要來自纖維增強。 可以控制和預測不連續纖維的分佈，以提高成型部件的結構性能。但是，通過計算機類比預測性能並不容易，特別是對於不連續和隨機的材料系統。
可以預測不連續和隨機材料未來行為的模型需求量很大。Greene Tweed結構元件產品經理Travis Mease說：“從性能和風險降低的角度來看，準確預測纖維取向至關重要。這是一個重要的設計參數，可以決定我們元件的尺寸。Greene Tweed在流動建模功能方面投入了大量資金，因此我們可以將纖維取向張量值應用於有限元失效分析。據他介紹，這種通過分析方法對DLF複合材料零件進行驗證是一種降低風險的工具，可以減少與工具設計和重新評估相關的時間和成本。由於高纖維濃度的流動誘導纖維取向行為複雜，並且不願意通過光學顯微鏡的切片和拋光來破壞性地驗證取向，DLF複合材料纖維取向的預測和驗證非常複雜。
Greene Tweed（GT）瞭解評估模壓DLF複合材料中纖維取向的重要性。GT 工程師使用改進的 Autodesk Moldflow 程式進行定製，以預測各種形狀和幾何形狀的 DLF 部件（如支架、結構元件、整流罩和外殼）的壓縮成型模擬中的纖維取向。然後，他們將流動建模纖維取向結果用於結構有限元分析，以預測DLF元件在不同負載條件下的性能。根據Mease的說法，與傳統使用的通用假設相比，此過程可針對每個部分生成更準確的結果。 他解釋說：「每個零件都有自己獨特的材料引入點和幾何形狀，創造出類似獨特的流動和纖維取向模式。流動建模越準確，我們對應力和失效預測的信心就越大。
為了驗證結果，GT工程師繼續將我們模型的預測與實際元件的計算機斷層掃描（CT）分析進行比較。經過廣泛的測試，他們發現GT的纖維取向預測與DLF複合材料零件的實驗CT分析結果之間存在定量和定性一致性。纖維取向和流動成型工藝的建模表明，無論尺寸、品種和形狀複雜程度如何，都能很好地預測壓縮成型DLF熱塑性複合材料部件中纖維取向的局部變化和分佈。這還不是全部。這種預測能力意味著可以通過纖維取向預測直觀地解釋零件的損傷起始和失效模式。
因此，Greene Tweed 現在能夠預測元件將如何、何時、何地發生故障，並且還可以確保成功的複合材料優化工作，包括大量減輕重量、降低成本和安全裕度。 此外，通過這種預測功能，我們消除了進行多次反覆運算的需要，因此，Greene Tweed 能夠更好地滿足客戶預定的截止日期。請聯繫Greene Tweed代表，瞭解更多關於不連續熱塑性解決方案如何承受您應用的機械負載的資訊。