[發明專利]一種基于反向建模的碳酸鈣填充復合材料力學性能預測方法在審
| 申請號: | 202011302902.2 | 申請日: | 2020-11-19 |
| 公開(公告)號: | CN112417724A | 公開(公告)日: | 2021-02-26 |
| 發明(設計)人: | 潘斯寧;羅士君;胡正西 | 申請(專利權)人: | 賀州學院 |
| 主分類號: | G06F30/23 | 分類號: | G06F30/23;G06F113/26;G06F119/14 |
| 代理公司: | 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201 | 代理人: | 何世磊 |
| 地址: | 542899 廣*** | 國省代碼: | 廣西;45 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 反向 建模 碳酸鈣 填充 復合材料 力學性能 預測 方法 | ||
本發明公開了一種基于反向建模的碳酸鈣填充復合材料力學性能預測方法,包括制備不同填充工藝下的復合材料試驗樣品;測試樣品拉伸力學性能,得到填充復合材料的彈性模量;對樣品進行分層切割及掃描,得到二維分布狀態;利用逆向工程軟件對二維分布圖像進行逆向建模,得到三維幾何模型;將得到的三維幾何模型導入到有限元模擬軟件中,施加一定的載荷約束條件,計算材料相應的力學性能。本發明可以準確得到碳酸鈣顆粒在填充復合材料基體中的實際分布狀態,克服顆粒隨機分布或者理想分布模型中存在的與實際分布狀態的偏差,避免由于幾何模型的偏差引起的性能預測誤差。
技術領域
本發明涉及一種基于反向建模的碳酸鈣填充復合材料力學性能預測方法,適用于碳酸鈣粉體填充聚合物基復合材料力學性能的預測,屬于復合材料制造技術領域。
背景技術
碳酸鈣粉體(CaCO3)是填充聚合物基復合材料加工中廣泛使用的無機填料,它不僅可以減少樹脂用量,降低成本,還可以改善復合材料的強度、韌性、硬度、彈性模量、尺寸穩定性等。CaCO3/PVC及CaCO3/PP填充復合材料作為碳酸鈣粉體填充聚合物基復合材料中應用廣泛的兩種材料,需要具備良好的拉伸強度、韌性、沖擊強度和彎曲強度等綜合力學性能,才能滿足不同應用領域的使用需求。
影響碳酸鈣粉體填充聚合物基復合材料力學性能的因素很多,主要包括碳酸鈣填料的化學組成成分、礦物組成結構、顆粒的粒徑及分布、晶形或顆粒的幾何形狀、顆粒表面性質以及白度、硬度、密度等物理特性。目前關于碳酸鈣填充工藝的研發以開展大量工藝實驗為主,對于不同填充工藝對復合材料力學性能的影響機理缺乏深入研究;為尋求碳酸鈣填充工藝與復合材料力學性能的理想組合,需要開展大量的工藝開發及性能測試實驗,導致研發周期過長,材料性能有待進一步提高。
計算機輔助材料設計是近年發展起來的多學科交叉的新型研究領域,吸收和綜合不同學科的知識與方法,對材料進行計算機輔助設計。在計算機輔助復合材料設計中,應用有限元計算微觀力學來對復合材料的微觀結構進行計算機模擬設計,強調復合材料微觀結構與宏觀性能的定量關系,實現虛擬材料設計、虛擬制備、虛擬成型、虛擬失效分析等功能。
中國專利CN111079334A公開的基于細觀力學的短纖維復合材料有效彈性模量預測方法,基于Mori-tanaka等效夾雜理論,建立基于細觀力學的三維有限元模型,輸入參數為基體材料性能和纖維的材料性能獲得應變場,結合復合材料各相的平均應變關系和短纖維復合材料有效剛度計算獲得復合材料有效彈性系數,根據有效彈性系數與復合材料有效彈性模量的關系,實現短纖維復合材料有效彈性模量的預測。
中國專利CN110750906A公開了一種基于復合材料細觀力學的復合材料性能預測方法。包含信息輸入模塊、運算模塊與信息輸出模塊。在信息輸入模塊中輸入材料性能及樹脂含量信息,并確定合適的ζ值與C值,提交運算模塊進行計算,計算得到的預測材料性能數據通過信息輸出模塊進行輸出。
現有使用有限元模型計算復合材料力學性能的方法,基本都是以隨機吸附法生成的代表性體積單元或者增強顆粒理想分布模型作為幾何模型,在此基礎上進行有限元網格劃分和載荷邊界條件的設置,計算得到復合材料的力學性能。
在碳酸鈣粉體填充復合材料中,碳酸鈣顆粒的粒徑、分布及幾何形狀會對最終復合材料的力學性能產生重要影響,且對碳酸鈣粉體進行表面改性處理后,顆粒在基體中的分布狀態將發生較大變化。此時采用隨機生成的代表性體積單元或者顆粒理想分布模型作為有限元計算的幾何模型,會導致后續的性能計算產生較大偏差。
發明內容
本發明所要解決的技術問題在于針對上述現有技術中的不足,提供一種采用實際樣品反向建模的方式得到碳酸鈣粉體填充聚合物基復合材料的實際幾何結構,并采用復合材料均質化公式計算材料的宏觀力學性能的測試方法。采用該方法可以克服顆粒隨機分布或者理想分布模型中存在的與實際分布狀態的偏差,準確得到碳酸鈣顆粒在填充復合材料基體中的實際分布狀態,避免由于幾何模型的偏差引起的性能預測誤差。
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