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[發(fā)明專利]復合材料構件的固化變形預測方法和裝置有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201811533309.1 申請日: 2018-12-14
公開(公告)號: CN109501325B 公開(公告)日: 2020-08-04
發(fā)明(設計)人: 張博明;張國偉;羅玲 申請(專利權)人: 北京航空航天大學
主分類號: B29C70/54 分類號: B29C70/54;B29C70/34
代理公司: 北京同立鈞成知識產(chǎn)權代理有限公司 11205 代理人: 羅英;劉芳
地址: 100083*** 國省代碼: 北京;11
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摘要:
搜索關鍵詞: 復合材料 構件 固化 變形 預測 方法 裝置
【說明書】:

發(fā)明實施例提供一種復合材料構件的固化變形預測方法和裝置。本發(fā)明復合材料構件的固化變形預測方法包括:獲取模具的幾何參數(shù)、復合材料的鋪層參數(shù)、復合材料的屬性參數(shù)以及熱壓罐的溫度參數(shù),根據(jù)模具的幾何參數(shù)、復合材料的鋪層參數(shù)、復合材料的屬性參數(shù)、熱壓罐的溫度參數(shù)以及預先確定的固化變形預測模型,獲取所述構件的固化變形結果。實現(xiàn)了在實際生產(chǎn)復合材料構件前,對復合材料構件固化變形進行預測的目的,從而在實際生產(chǎn)前可以根據(jù)預測的結果及時進行修正,提高了實際生產(chǎn)獲得的復合材料構件的質(zhì)量。

技術領域

本發(fā)明實施例涉及熱壓罐成型工藝,尤其涉及一種復合材料構件的固化變形預測方法和裝置。

背景技術

樹脂基復合材料是適應航空、航天等高科技領域的需要而發(fā)展起來的一種高性能復合材料,它具有輕質(zhì)、高強度和可設計性等優(yōu)越的性能。熱壓罐成型工藝(AutoclaveMolding Process)是制造高質(zhì)量樹脂基復合材料構件的主要方法之一,其具有加熱溫度及固化壓力分布均勻,構件的幾何形狀幾乎沒有限制,適用范圍廣的特點。

但是,在使用熱壓罐制造樹脂基復合材料構件時,復合材料構件在經(jīng)歷高溫固化成型及冷卻過程后,由于復合材料坯料的熱脹冷縮效應,基體樹脂的化學反應收縮效應,以及復合材料與成型所用模具材料在熱膨脹系數(shù)上的顯著差異,其在室溫下的自由形狀與預期的理想形狀之間會產(chǎn)生一定程度的不一致,即產(chǎn)生構件的固化變形,而復合材料構件的固化變形對零件外形精度和構件之間的連接匹配會產(chǎn)生極為不利的影響。

因此,在實際使用熱壓罐制造樹脂基復合材料構件前,需要對復合材料構件的固化變形預測,以便根據(jù)預測結果及時對構件的固化工藝規(guī)范和零件成型所用模具的型面等進行反復的調(diào)整及修正加工,以控制變形程度或抵消變形的影響作用。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實施例提供一種復合材料構件的固化變形預測方法和裝置,以實現(xiàn)對復合材料構件的固化變形進行預測,從而減少實際生產(chǎn)出的復合材料構件的固化變形。

第一方面,本發(fā)明實施例提供一種復合材料構件的固化變形預測方法,包括:

獲取模具的幾何參數(shù)、復合材料的鋪層參數(shù)、復合材料的屬性參數(shù)以及熱壓罐的溫度參數(shù),其中,所述模具是使復合材料成型為構件的工件,所述熱壓罐是用于制造所述構件的熱壓罐,所述復合材料的屬性參數(shù)包括所述復合材料的單向板材料參數(shù);

根據(jù)模具的幾何參數(shù)、復合材料的鋪層參數(shù)、復合材料的屬性參數(shù)、熱壓罐的溫度參數(shù)以及預先確定的固化變形預測模型,獲取所述構件的固化變形結果;

其中,所述固化變形預測模型為有關復合材料的熱膨脹系數(shù)、復合材料的化學收縮、模具的約束、模具的熱膨脹系數(shù)中至少一種的固化變形預測模型。

可選的,固化變形預測模型包括:第一固化變形預測子模型、第二固化變形預測子模型、第三固化變形預測子模型、第四固化變形預測子模型;

其中,所述第一固化變形預測子模型為有關復合材料的熱膨脹系數(shù)的固化變形預測模型;

所述第二固化變形預測子模型為有關復合材料的熱膨脹系數(shù)、復合材料的化學收縮的固化變形預測模型;

所述第三固化變形預測子模型為有關復合材料的熱膨脹系數(shù)、復合材料的化學收縮以及模具的約束的固化變形預測模型;

所述第四固化變形預測子模型為有關復合材料的熱膨脹系數(shù)、復合材料的化學收縮、模具的約束以及模具的熱膨脹系數(shù)的固化變形預測模型。

可選的,所述方法還包括:

獲取用戶輸入的固化變形預測子模型選擇指令,所述固化變形預測子模型選擇指令用于指示用戶選擇的固化變形預測子模型,其中,所述用戶選擇的固化變形預測子模型為所述第一固化變形預測子模型、第二固化變形預測子模型、第三固化變形預測子模型、第四固化變形預測子模型中的任一;

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