基于复合材料细观力学的复合材料性能预测方法[发明专利]

(12)发明专利申请

(10)申请公布号 CN 110750906 A(43)申请公布日 2020.02.04

(21)申请号 201911017347.6(22)申请日 2019.10.24

(71)申请人 威海光威复合材料股份有限公司

地址 264200 山东省威海市高技术产业开

发区天津路130号(72)发明人 丛庆　曾秋云　倪亭　隋显航　

殷飞　(74)专利代理机构 威海科星专利事务所 37202

代理人 于涛(51)Int.Cl.

G06F 30/20(2020.01)G06F 119/14(2020.01)

权利要求书2页 说明书8页

(54)发明名称

基于复合材料细观力学的复合材料性能预测方法(57)摘要

本发明涉及高分子材料的制造领域，具体地说是一种基于复合材料细观力学的复合材料性能预测方法。包含信息输入模块、运算模块与信息输出模块。在信息输入模块中输入材料性能及

提交运树脂含量信息，并确定合适的ζ值与C值，

算模块进行计算，计算得到的预测材料性能数据通过信息输出模块进行输出。本发明可以快速地为前期设计提供可靠的材料性能数据，避免了耗时繁杂的材料性能测试步骤，并且可以根据分析结果的反馈进行实时修改更新，加速设计进程，提高设计效率，降低工作量，从而节约设计成本。CN 110750906 ACN 110750906 A

权　利　要　求　书

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1.一种基于复合材料细观力学的复合材料性能预测方法，其特征在于：包含信息输入模块、运算模块与信息输出模块，在信息输入模块中输入材料性能及树脂含量信息，并确定合适的ζ值与C值，提交运算模块进行计算，计算得到的预测材料性能数据通过信息输出模块进行输出；

根据所述的信息输入模块中输入的各参数利用公式(1-2)～(1-3)计算得到复合材料单层板的材料属性，所述的信息输出模块输出的信息包含有：轴向弹性模量E1、横向弹性模量E2、面外弹性模量E3，面内泊松比ν1-3方向平面泊松比ν2-3方向平面泊松比ν面内12、13、23，剪切模量G12、1-3方向平面剪切模量G13、2-3方向平面剪切模量G23；

其中，

。

2.根据权利要求1所述基于复合材料细观力学的复合材料性能预测方法，其特征在于所述的信息输入模块包含的信息有：

a.材料性能：增强纤维的弹性模量Ef、泊松比ν密度ρ基体树脂的弹性模量Em、泊松比f、f，ν密度ρm、m；

b.树脂含量信息：含胶量rc(树脂的质量含量)，或者树脂的体积含量cm，两者之间的关系满足

c.ζ值；C值。

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权　利　要　求　书

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3.根据权利要求2所述基于复合材料细观力学的复合材料性能预测方法，其特征在于所述的ζ值，根据材料属性分类可将ζ值分为计算横向模量E2所需的量G12所需要的

值，计算2-3方向平面泊松比ν23所需要的

值。

值，计算面内剪切模

4.根据权利要求2所述基于复合材料细观力学的复合材料性能预测方法，其特征在于所述的C值代表纤维之间的接触程度，C＝0表示纤维横向完全隔离，C＝1表示纤维横向完全连通，实际情况C介于0与1之间。

5.根据权利要求2所述基于复合材料细观力学的复合材料性能预测方法，其特征在于所述的ζ值与C值的选取，是根据已有已知树脂体积含量或含胶量的复合材料单层板性能数据进行反推。通过不断调整修改相应的ζ值与C值，将利用纤维及树脂的性能参数预测出的复材性能数据与测试结果进行匹配，确定合适的ζ值与C值。

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说　明　书

基于复合材料细观力学的复合材料性能预测方法

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技术领域

[0001]本发明涉及复合材料的制造领域，具体地说是一种纤维增强树脂基基于复合材料细观力学的复合材料性能预测方法。

背景技术

[0002]众所周知，在复合材料性能分析过程中，无论是采用有限元方法等的数值分析解法，还是采用基于材料力学、弹性力学等知识的解析解法进行结构力学响应求解，材料性能的定义都是必不可少且至关重要的。材料性能反映的是材料本身的根本属性，与结构无关，因此国内和国际上均制定了一系列的材料性能测试标准，以表征材料的各项基本性能属性。

[0003]在实际的生产生活中，材料性能的测定往往跟随项目目标和客户需求进行制定，这就代表了测试范围往往只能围绕特定的几种纤维和树脂，以及特定的树脂含量或者体积含量进行，因此测试的结果具有极高的局限性，无法普适于其他材料的性能参数，甚至无法适用于同种材料不同含胶量的性能评估。并且测试过程需要经历材料制备、制样、加工、测试，为了提高数据可靠性往往需要进行多批次的测定，因此需要耗费很多的人力物力成本及时间成本。对于复合材料结构设计而言，前期对于材料及结构的初步设计，需要进行快速的设计反馈以便于及时修改调整，因此不具备充足的时间条件用于材料性能的检测。发明内容

[0004]本发明的目的就是为了克服现有技术的不足，提供一种基于复合材料细观力学的复合材料性能预测方法，旨在预测长纤维增强树脂基复合材料单纯板的材料性能。该程序可以通过纤维及树脂的性能参数，以及复合材料的含胶量或者提及含量，根据复合材料细观力学的相关知识，运用Halpin-蔡理论和植村益次的经验公式，并结合单层复合材料的串联模型与并联模型综合分析，计算得出对应材料构成的复合材料单层板的材料性能，其结果可以应用于复合材料的结构设计及分析。

[0005]本发明解决上述技术问题采用的技术方案是：一种基于复合材料细观力学的复合材料性能预测方法，其特征在于：包含信息输入模块、运算模块与信息输出模块，在信息输入模块中输入材料性能及树脂含量信息，并确定合适的ζ值与C值，提交运算模块进行计算，计算得到的预测材料性能数据通过信息输出模块进行输出；

[0006]根据所述的信息输入模块中输入的各参数利用公式(1-2)～(1-3)计算得到复合材料单层板的材料属性，所述的信息输出模块输出的信息包含有：轴向弹性模量E1、横向弹性模量E2、面外弹性模量E3，面内泊松比ν1-3方向平面泊松比ν2-3方向平面泊松比ν12、13、23，面内剪切模量G12、1-3方向平面剪切模量G13、2-3方向平面剪切模量G23；

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[0007]

[0008]

其中，

[0009]

所述的信息输入模块包含的信息有：

[0011]a.材料性能：增强纤维的弹性模量Ef、泊松比ν密度ρ基体树脂的弹性模量Em、f、f，泊松比ν密度ρm、m；[0012]b.树脂含量信息：含胶量rc(树脂的质量含量)，或者树脂的体积含量cm，两者之间的关系满足

[0013][0014][0015][0016]

[0010]

c.ζ值；C值。

所述的ζ值，根据材料属性分类可将ζ值分为计算横向模量E2所需的

值，计算2-3方向平面泊松比ν23所需要的

值。

值，计算面

内剪切模量G12所需要的

[0017]

所述的C值代表纤维之间的接触程度，C＝0表示纤维横向完全隔离，C＝1表示纤维

横向完全连通，实际情况C介于0与1之间。[0018]所述的ζ值与C值的选取，是根据已有已知树脂体积含量或含胶量的复合材料单层板性能数据进行反推。通过不断调整修改相应的ζ值与C值，将利用纤维及树脂的性能参数预测出的复材性能数据与测试结果进行匹配，确定合适的ζ值与C值。[0019]本发明的有益效果是，根据所计算的参数的不同采用了不尽相同的预测理论(串

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并联模型、Halpin-蔡理论和植村益次的经验公式等)，综合各理论的优势以避免单一理论带来的片面性和局限性，并且可以根据实际测试数据及时对各参数进行修改，最大限度地保证预测数据的准确性。使用者只需在输入模块中对应位置输入材料属性和特定参数值，即可快速获得复合材料单层板的性能预测，提高设计效率。可以快速地为前期设计提供可靠的材料性能数据，避免了耗时繁杂的材料性能测试步骤，并且可以根据分析结果的反馈进行实时修改更新，加速设计进程，提高设计效率，降低工作量，从而节约设计成本。具体实施方式

[0020]下面结合实施例对本发明做进一步的描述：[0021]本发明包含信息输入模块、运算模块与信息输出模块。在信息输入模块中输入材料性能及树脂含量信息，并确定合适的ζ值与C值，提交运算模块进行计算。运算模块利用串并联模型、Halpin-蔡理论和植村益次对于复合材料性能的预测公式进行计算，计算得到的预测材料性能数据通过信息输出模块进行输出。

[0022]所述的基于复合材料细观力学的复合材料性能预测程序，其信息输入模块包含的信息有：

[0023]a.材料性能：增强纤维的弹性模量Ef、泊松比ν密度ρ基体树脂的弹性模量Em、f、f，泊松比ν密度ρm、m；[0024]b.树脂含量信息：含胶量rc(树脂的质量含量)，或者树脂的体积含量cm。两者之间的关系满足：

[0025][0026][0027][0028]

c.ζ值；d.C值。

上述中所提到的ζ值，根据计算所需得到的材料属性不同，ζ值的选取不尽相同。根

值，计算面内剪切模量G12所需要的

据材料属性分类可将ζ值分为计算横向模量E2所需的

值，计算2-3方向平面泊松比ν23所需要的

[0029]

值。

所述的基于复合材料细观力学的复合材料性能预测程序，其运算模块的计算原理

根据计算阐述分为6个部分：

[0030]a.轴向弹性模量E1求解：

[0031]根据复合材料细观力学中处理单层复合材料常用的串联模型(模型I)和并联模型(模型II)，对参数E1的确定均满足：

[0032]

其中，Ef为增强纤维的弹性模量，cf为增强纤维的体积含量，Em为基体树脂的弹性模量，cm为基体树脂的体积含量。cf与cm满足以下关系：[0034]cf＝1-cm   (2-3)[0035]此外，根据复合材料细观力学理论，Halpin-蔡证明概括Hill自洽模型的Herman解，对于轴向弹性模量E1可表示下述近似形式：[0036]E1≈Efcf+Emcm   (2-4)

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[0033]

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可见E1的表达式是一般混合律的结果，故对于轴向弹性模量E1的确定采用的计算

公式为：

[0038]E1＝Efcf+Emcm   (2-5)[0039]b.横向弹性模量E2、面外弹性模量E3求解：[0040]根据复合材料细观力学中Halpin-蔡理论，横向弹性模量E2可表示为：

[0041][0042]

其中，ζ是与纤维几何形状、排列方式和载荷情况有关的纤维增强作用的度量，η则可通过下式计算得到：

[0043][0044]

由于单层复合材料板在横向方向的材料组成和面外方向理论上应该是相同的，因

此横向弹性模量E2与面外弹性模量E3理论上是相等。故对于横向弹性模量E2与面外弹性模量E3的确定采用的计算公式为：

[0045][0046][0047]

其中，

c.面内泊松比ν12、1-3方向平面泊松比ν13求解：

[0049]根据复合材料细观力学中处理单层复合材料常用的串联模型(模型I)，对参数ν12的确定需满足：

[0050][0051][0052]

[0048]

而根据并联模型(模型II)，对参数ν12的确定需满足：

日本植村益次等人针对串联模型与并联模型的预测结果与实际实验结果进行对

比，发现模型I预测值偏高，模型II预测值偏低，原因是有一些纤维横向接触，纤维cf越大则接触可能越多。为此，植村益次引入参数C表示接触程度，C＝0表示纤维横向完全隔离，即对应串联模型I；C＝1表示纤维横向完全连通，即对应并联模型II。实际情况C介于0与1之间，故ν12可以表示为：

[0054][0055]

[0053]

由于单层复合材料板在横向方向的材料组成和面外方向理论上应该是相同的，因此面内泊松比ν12和1-3方向平面泊松比ν13理论上是相等的。故对于面内泊松比ν12和1-3方向平面泊松比ν13的确定采用的计算公式为：

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CN 110750906 A[0056][0057][0058][0059][0060][0061][0062]

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其中，

d.2-3方向平面泊松比ν23求解：

根据复合材料细观力学中Halpin-蔡理论，2-3方向平面泊松比ν23可表示为：

其中，ζ是与纤维几何形状、排列方式和载荷情况有关的纤维增强作用的度量，η则

可通过下式计算得到：

[0063][0064]

由于此处ζ值与不同，因此，2-3方向平面泊松比ν23的确定采用的计算公式

为：

[0065][0066][0067][0068][0069][0070][0071]

其中，

e.面内剪切模量G12、1-3方向平面剪切模量G13求解：根据复合材料细观力学中Halpin-蔡理论，面内剪切模量G12可表示为：

其中，ζ是与纤维几何形状、排列方式和载荷情况有关的纤维增强作用的度量，η则

可通过下式计算得到：

[0072][0073][0074][0075]

其中，

由于单层复合材料板在横向方向的材料组成和面外方向理论上应该是相同的，因

此面内剪切模量G12和1-3方向平面剪切模量G13理论上是相等的。并且由于此处ζ值与

均不同，因此，面内剪切模量G12和1-3方向平面剪切模量G13的确定采用的

计算公式为：

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CN 110750906 A[0076][0077]

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其中，

[0078]

f.2-3方向平面剪切模量G23求解：

[0080]对于单向复合材料单层板，近似可以看作横观各向同性材料，o23为各向同性面，因此G23的确定采用的计算公式为：

[0081]

[0079]

所述的基于复合材料细观力学的复合材料性能预测程序，其信息输出模块包含的

信息有：

[0083]a.弹性模量E：轴向弹性模量E1，横向弹性模量E2，面外弹性模量E3；[0084]b.泊松比v：面内泊松比ν12，1-3方向平面泊松比ν13，2-3方向平面泊松比ν23；[0085]c.剪切模量G：面内剪切模量G12，1-3方向平面剪切模量G13，2-3方向平面剪切模量G23。

[0086]所述的基于复合材料细观力学的复合材料性能预测程序，ζ值与C值的选取原则是，根据已有已知树脂体积含量或含胶量的复合材料单层板性能数据进行反推：根据已知复材性能数据的单层板，其所采用的纤维及树脂性能，以及任意ζ值与C值作为初始条件进行计算，得到预测出的复合材料性能数据。预测结果通过与实测结果进行对比，对ζ值与C值进行适当地增大或者减小处理，重新计算后再次与实测结果对比，如此反复迭代，从而使得预测结果不断接近实测值。当ζ值与C值取到某一系列数值时，计算得到的预测性能数据与实测数据无法进一步吻合时，则对应的ζ值与C值则为该纤维与树脂构成的复合材料单层板的最优值。

[0087]基于前述计算方法[0088]实施例1：

[0089]所述的复合材料性能预测程序，包含信息输入模块、运算模块与信息输出模块，计算程序会根据信息输入模块中输入的材料性能及树脂含量信息、ζ值与C值，提交给运算模块计算出复合材料单层板的性能预测数据。[0090]所述的复合材料性能预测程序，首先进行数据的输入。输入内容按照类型分为材料性能数据，树脂含量信息，ζ值，C值。材料性能数据包含有：增强纤维的弹性模量Ef、泊松比ν基体树脂的弹性模量Em、泊松比ν树脂含量信息为树脂的体积含量cm。ζ值中包含计f，m。算横向模量E2所需的ν23所需要的

值，计算面内剪切模量G12所需要的

值，计算2-3方向平面泊松比

[0082]

值。各参数的具体取值如下表所示。

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[0091]

所述的复合材料性能预测程序，输入模块完成设置后，执行运行程序，进行复合材

料单层板各项材料数据性能计算，将计算得到的结果输出在信息输出模块内。[0093]所述的复合材料性能预测程序，输出模块的内容包括：轴向弹性模量E1，横向弹性模量E2，面外弹性模量E3，面内泊松比ν1-3方向平面泊松比ν2-3方向平面泊松比ν面12，13，23，内剪切模量G12，1-3方向平面剪切模量G13，2-3方向平面剪切模量G23。各参数的具体预测数据如下表所示。

[0092]

[0094]

[0095]

该复合材料单层板的实际测试性能数据如下表所示：

[0096]

[0097]

因此，通过对比得到预测性能数据与实测数据值的偏差大小如下表所示：

[0098]

[0099]

从表中可见，预测性能数据与实测值最大偏差不超过5％，具有较高的准确性，相

应的ζ值与C值定义合适。[0100]以此ζ值与C值作为基准，计算相同纤维及树脂、树脂体积含量调整为47.3％的复合材料单层板性能数据。通过修改树脂体积含量后计算，得到的计算结果如下表所示：

[0101]

[0102]

实施例2：

10

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所述的复合材料性能预测程序，包含信息输入模块、运算模块与信息输出模块，计

算程序会根据信息输入模块中输入的材料性能及树脂含量信息、ζ值与C值，提交给运算模块计算出复合材料单层板的性能预测数据。[0104]所述的复合材料性能预测程序，首先进行数据的输入。输入内容按照类型分为材料性能数据，树脂含量信息，ζ值，C值。材料性能数据包含有：增强纤维的弹性模量Ef、泊松比ν密度ρ基体树脂的弹性模量Em、泊松比ν密度ρ树脂含量信息为含胶量rc。ζ值中包f、f，m、m。含计算横向模量E2所需的泊松比ν23所需要的

值，计算面内剪切模量G12所需要的

值，计算2-3方向平面

值。各参数的具体取值如下表所示。

[0105]

[0106]

所述的复合材料性能预测程序，输入模块完成设置后，执行运行程序，进行复合材料单层板各项材料数据性能计算，将计算得到的结果输出在信息输出模块内。[0108]所述的复合材料性能预测程序，输出模块的内容包括：轴向弹性模量E1，横向弹性模量E2，面外弹性模量E3，面内泊松比ν1-3方向平面泊松比ν2-3方向平面泊松比ν面12，13，23，内剪切模量G12，1-3方向平面剪切模量G13，2-3方向平面剪切模量G23，复合材料单层板的混合密度ρ。各参数的具体预测数据如下表所示。

[0107]

[0109]

实施例3：[0111]在实施例1、2所述的基础上，根据复合材料细观力学中对于复合材料单层板的强度预测理论，对复合材料单层板的纵向拉伸强度Xt、纵向压缩强度Xc、横向拉伸强度Yt、横向压缩强度Yc、面内剪切强度S进行性能预测，并将计算结果输出至信息输出模块。

[0110]

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