ЧИСЛЕННОЕ И ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ОПТИМИЗАЦИИ СТРУКТУРЫ УГЛЕПЛАСТИКА ПО КОЭФФИЦИЕНТУ ТЕПЛОВОГО РАСШИРЕНИЯ

Сведения об авторах
  • Сибирский университет науки и технологий, Красноярск, Российская Федерация
  • Сибирский университет науки и технологий, Красноярск, Российская Федерация
  • Сибирский университет науки и технологий, Красноярск, Российская Федерация

Аннотация

Исследуется оптимизация макроструктуры для достижения стабильно низкого коэффициента теплового расширения αx композита с углеродными волокнами. Для ограничения области поиска предложено необходимое условие существования локальных минимумов αx, выраженное через радиусы гиперсфер в проектном пространстве угловой ориентации слоев, преобразованном алгоритмом РСА. Анализ вариантов структуры, характеризующихся низким αx, показывает различную устойчивость к вариативности свойств единичного слоя композита. Выполнена многокритериальная оптимизация. Целевыми функциями являются математическое ожидание E(αx) и дисперсия Var(αx). Анализ Парето-фронта и функций плотности распределения вероятности позволяет оценить достижимость расчетного αx при заданных условиях вариативности свойств единичного слоя композита. Исследована возможность уменьшения дисперсии распределения αx путем модификации полимерной матрицы многостенными углеродными нанотрубками (МУНТ) в условиях дезориентации армирующих волокон и вариативности свойств единичного слоя. Модификация микроструктуры полимерного композиционного материала позволяет снизить Var(αx) на 91,61 % при объемном соотношении МУНТ до 1 %. Требуемые термомеханические свойства достигаются путем определения ориентации анизотропных слоев. На основе полученных оптимальных структур были изготовлены образцы углепластика с объемным содержанием МУНТ 0, 1 и 2 %. Проведена сканирующая электронная микроскопия с использованием FE–SEM Hitachi S-5500 для проверки однородности распределения и совместимости эпоксидной матрицы и МУНТ. Измерение αx выполнено с помощью термомеханического анализатора TAInstrumentsQ400. Измеренные значения αx находятся в диапазоне от 6,2·10-8 до 1,98·10-7 1/ K. Подход к оптимизации структуры, предложенный в этой статье, позволяет получить набор решений со стабильно низким αx в диапазоне до 1·10-7 1/K. Преобразование проектного пространства угловой ориентации слоев и ограничение области поиска позволило сократить диапазон рассматриваемых решений на 83,9 %.

Ключевые слова

оптимизация макроструктуры гибридного композитастабильно низкий коэффициент теплового расширения композитаМУНТРСАNSGA-IIмодель Мори – Танаки.

Литература

  1. 1.Anaya L., Vicente W., Pavanello R. Minimization of the Effective Thermal Expansion Coefficient of Composite Material Using a Multi-scale Topology Optimization Method. EngOpt 2018 Proceedings of the 6th International Conference on Engineering Optimization / ed. Rodrigues H.C. et al. Cham: Springer International Publishing, 2019, pp. 1055-1060. https://doi.org/10.1007/978-3-319-97773-7_91 Scholar
  2. 2.Zhengchun D. et al. Design and application of composite platform with extreme low thermal deformation for satellite. Compos. Struct. Elsevier Ltd, 2016, Vol. 152, pp. 693-703. https://doi.org/10.1016/j.compstruct.2016.05.073 Scholar
  3. 3.Catapano A., Desmorat B., Vannucci P. Stiffness and Strength Optimization of the Anisotropy Distribution for Laminated Structures. J. Optim. Theory Appl. 2015, Vol. 167, No 1, pp. 118- 146. https://doi.org/10.1007/s10957- 014- 0693- 5 Scholar
  4. 4.Kim D. et al. Topology optimization of functionally graded anisotropic composite structures using homogenization design method. Comput. Methods Appl. Mech. Eng. Elsevier B.V., 2020, Vol. 369, pp. 113220. https://doi.org/10.1016/j.cma.2020.113220 Scholar
  5. 5.Schaedler de Almeida F. Optimization of laminated composite structures using harmony search algorithm. Compos. Struct. Elsevier Ltd, 2019, Vol. 221, pp. 110852. https://doi.org/10.1016/j.compstruct.2019.04.024 Scholar
  6. 6.Peng X. et al. Multiple- scale uncertainty optimization design of hybrid composite structures based on neural network and genetic algorithm. Compos. Struct. Elsevier Ltd, 2020, Vol. 262, pp. 113371. https://doi.org/10.1016/j.compstruct.2020.113371 Scholar
  7. 7.Hao P. et al. Efficient reliability- based design optimization of composite structures via isogeometric analysis // Reliab. Eng. Syst. Saf. Elsevier Ltd, 2021, Vol. 209, pp. 107465. https://doi.org/10.1016/j.ress.2021.107465 Scholar
  8. 8.das Neves Carneiro G., Conceição António C. Dimensional reduction applied to the reliability- based robust design optimization of composite structures. Compos. Struct. Elsevier Ltd, 2021, Vol. 255, pp. 112937. https://doi.org/10.1016/j.compstruct.2020.112937 Scholar
  9. 9.Sigmund O., Torquato S. Design of materials with extreme thermal expansion using a three- phase topology optimization method. J. Mech. Phys. Solids. Elsevier Ltd, 1997, Vol. 45, No 6, pp. 1037- 1067. https://doi.org/10.1016/S0022- 5096(96)00114- 7 Scholar
  10. 10.Q.S. Sun, Y.D. Feng, J. Guo, et al. High performance epoxy resin with ultralow coefficient of thermal expansion cured by conformation- switchable multi- functional agent. Chemical Engineering Journal, 2022, Vol. 450, pp. 138295. https://doi.org/10.1016/j.cej.2022.138295 Scholar

Другие статьи выпуска

Весь выпуск (№ 3, 2023)
Скачать PDF

Информация о статье

Опубликована
03.07.2023
В выпуске
03.07.2023
Выпуск
№ 3 (2023)
Поделиться