Materiaalvariabiliteit over de schalen in unidirectionele composieten - Virtuele materiaalkarakterisering onder longitudinale spanning

Door hun hoge stijfheid, sterkte en lage dichtheid zijn composietmaterialen een uitstekende keuze voor lichtgewicht structurele componenten. De hoge prestaties van deze materialen gaan echter ten koste van complexe mechanische karakterisering, certificering en ontwerp. Om deze reden worden composietcomponenten vaak ontworpen met toepassing van grote veiligheidsfactoren, waardoor hun lichtgewichtpotentieel wordt beperkt.

Virtueel testen is een goedkoper en sneller alternatief voor fysiek testen en kan daarom worden gebruikt om materiaaleigenschappen en hun variabiliteit goedkoop te voorspellen. Toch brengt virtueel testen verschillende uitdagingen met zich mee. De complexe mechanismen op microschaal, zoals de ontwikkeling van vezelbreuk tijdens het falen, moeten worden gesimuleerd (bijvoorbeeld door middel van vezelbreukmodellen) om falen correct te reproduceren. Bovendien wordt de computertijd van cruciaal belang bij het modelleren van grote hoeveelheden materiaal, rekening houdend met de variabiliteit van de microstructuur.

De ontwikkeling van vezelbreuk en materiaalvariabiliteit kunnen tegelijkertijd worden overwogen door vezelbreukmodellen op te nemen in een multischaal raamwerk. In dit proefschrift wordt een virtuele testmethodologie (gebaseerd op multischaalmodellering) ontwikkeld om longitudinale treksterkte te voorspellen in unidirectionele koolstofvezelcomposieten rekening houdend met materiaalvariabiliteit. Er worden drie bronnen van variabiliteit in aanmerking genomen: variabiliteit van de vezelsterkte, variabiliteit van de lokale vezelvolumefractie en lokale verkeerde uitlijning van de vezel.

In het eerste deel van het werk wordt een eindige elementenmodel van een treksterkte coupon (representatief voor een unidirectionele laag) ontwikkeld om de treksterkte in de lengterichting te voorspellen rekening houdend met de variabiliteit van het materiaal.

Om het simulatieproces te versnellen, is een rekenkundig efficiënte strategie ontwikkeld. Een lineair regressiemodel, geïnspireerd door machine learning, wordt gebruikt om het spanningsveld in de coupon te voorspellen, op basis van de ervaring die is opgebouwd met een klein aantal FE-simulaties. Deze strategie blijkt zeer effectief in het bereiken van dezelfde resultaten van het volledige FE-model, terwijl de rekentijd met een factor 60 wordt verkort.

De virtuele testmethode wordt uitgebreid tot een multidirectionele composietring beladen met interne druk, representatief voor het cilindrische gedeelte van een composiet drukvat. De materiaalvariabiliteitsparameters die in de simulaties werden gebruikt, werden gemeten vanuit een echt samengesteld drukvat, geproduceerd door filamentwikkeling. Door materiële variabiliteit in het model op te nemen, werden de voorspellingen van de barststerkte verlaagd, wat het belang van variabiliteit op de prestaties van de component aantoont.