层间混杂层合板弹道冲击损伤对比研究

降低树脂基碳纤维层合板的弹道冲击损伤范围对降低飞行器的易损性有重要意义。分别对表面铺覆玻璃纤维和芳纶纤维构成层间混杂的复合材料层合板进行气炮冲击试验,运用超声无损检测方法测量层合板的弹道冲击损伤范围,并进行对比研究。结果表明:与非混杂层合板相比,给碳纤维层合板表面铺覆玻璃纤维或芳纶纤维均可减小弹道冲击穿透性损伤的范围,混杂玻璃纤维效果更好,但混杂界面均容易发生大范围分层损伤,应避免将玻璃纤维等韧性铺层铺覆在冲击背面。     

纤维金属层板的开发和应用现状

随着我国航空航天领域器械的飞速发展,对该领域中结构件所用材料的综合性能及轻量化提出了新的要求。在过去几十年里,大型客机的市场需求不断扩大,刺激了新型材料的兴起,使材料向着高性能,轻质量发展。纤维金属层板是由铝合金与纤维预浸料交替铺层固化而成的层间混杂复合材料。纤维金属层板结合了金属与复合材料的优良特性,具有密度小、损伤容限优良、抗冲击和疲劳性能,越来越受到航天航空和轨道交通领域的关注。目前用于商业生产的金属纤维层压板(FMLs)多以基于芳纶纤维(ARALL)与基于高强玻璃纤维(GLARE)的层板为主。概括了纤维金属层板的制备前表面处理工艺,对其弯曲测试、拉伸测试、冲击测试和疲劳测试等力学性能的测试方法进行综述,同时对未来新型纤维金属层板的开发进行探究,为纤维金属层板的开发提供参考信息。     

纤维金属层板在飞机制造中的应用及工艺性分析

金属基复合材料对飞机强度性能,抗疲劳、抗温、抗蚀、减重等能力上都比一般材料好,但造价较贵,工艺较为复杂,使用上受到一定限制.纤维金属层板在飞机结构上使用的基本是芳纶纤维增强铝合金层板(ARALL)、玻璃纤维增强铝合金层板(Glare)和碳纤维增强钛合金层板(TiGr)3种.但由于剥离强度较低,断裂韧性差,使飞机寿命受到影响,ARALL在飞机上的使用受到限制,大的民航客机上用得很少.后来新的金属基复合材料层板开发出来,就逐渐被代替了.而其中的Glare相对来说却是比较实用的,而且已经国产化.TiGr开始主要是结合航天尤其是火箭燃料箱需要而开发的,现已经推广到飞机上使用.本文对纤维金属层板在飞机结构中的应用进行了阐述,并对其工艺性进行了一般分析.     

PBO-C/ E 复合材料的界面及压力容器性能

研究了PBO纤维与T700碳纤维混杂复合材料的界面性能和压力容器性能。采用层间剪切强度测试和吸水率测试研究了不同混杂比对混杂复合材料界面粘接性能和吸水性能的影响。研制了PBO纤维与T700碳纤维混杂复合材料Ф150 mm压力容器,对容器的水压爆破性能和轴压承载性能进行了测试。结果表明:混杂复合材料的层间剪切强度随着混杂比增大逐渐升高,当T700碳纤维含量较低时,混杂复合材料界面粘接性能提高并不明显;混杂复合材料的吸水率介于PBO纤维和T700碳纤维复合材料之间,近似符合"混合定律",界面数对混杂复合材料吸水性影响较大;混杂复合材料Ф150 mm容器的PV/W随着混杂比增大逐渐降低,混杂工艺能够使PBO纤维复合材料容器的轴压承载性能提高31%。     

纤维增强铝合金胶接层板的探索研究

本文初步探索了几种纤维增强铝合金胶接层板的成型工艺,并评定了这些层板的力学性能和抗分层性能。试验结果表明,纤维增强铝合金胶接层板确是一种具有优异耐疲劳性能和抗冲击性能的轻质、高强和高韧性的结构材料,并具有良好的抗分层能力;与基于芳纶纤维的层板相比,玻璃纤维基的层板具有更高的力学性能和更好的界面结合,但其拉伸模量较低。     

正交复合材料压缩性能的研究

本文主要研究了正交玻璃纤维、碳纤维和碳/玻混杂纤维复合材料薄板的压缩性能。结果表明,铺层顺序对正交复合材料薄板的压缩强度有较大的影响,铺层顺序相同时,正交碳纤维复合材料的压缩强度和模量均高于所对应的玻璃纤维复合材料。具有0°向碳纤维铺层的正交混杂复合材料,其压缩模量具有负的混杂效应。     

平纹芳纶织物/环氧树脂复合材料抗冲击性能研究

采用试验和数值的方法对30层芳纶织物复合材料的抗冲击性能进行了研究。首先对30层芳纶织物复合材料进行了子弹打靶冲击试验,得到芳纶复合材料在子弹冲击下的鼓包、穿透、纤维断裂等信息;其次,建立复合材料冲击有限元模型,并基于Hashin断裂准则模拟了织物在冲击载荷作用下的失效和断裂行为,采用Cohesive单元模拟材料的变形和层间开裂失效,得到了材料在冲击作用下的位移场、应变场、界面分层、纤维断裂以及子弹的冲击速度变化等信息。最后,对试验测量和有限元分析结果进行对比,分析了复合材料在冲击载荷作用下的能量吸收、能量耗散等抗冲击性能,为材料的工程应用提供参考。     

环氧树脂基复合材料直升机部件性能分析

介绍了研制的3种改性环氧树脂基/碳纤维、玻璃纤维和芳纶纤维先进复合材料的性能,用于代替传统的金属材料制造国产多用途直升机上的主要承力结构部件.     

玄碳混杂增强树脂基复合材料混杂比优化设计

对碳纤维-玄武岩纤维混杂增强树脂基复合材料最优混杂比范围进行研究。以碳纤维与玄武岩纤维平纹织物为增强体,制备9种具有不同混杂比的混杂纤维复合材料(Hybrid Fiber Reinforced Polymer,HFRP)试样,并进行拉伸实验。依据平纹织物结构特点,计算得出平纹织物单胞性能参数,在ANSYS中,以SHELL181壳单元体建立HFRP有限元模型。该模型对试样刚度的模拟值与实验值近似。分析模型受力时的应力云图发现,存在将HFRP破坏形式分为一次破坏与二次破坏的临界混杂比。有限元模拟研究树脂含量为45%时,不同混杂比的HFRP刚度、强度和拉伸极限应变。当混杂比为60%时,可保证HFRP强度无折减的情况下,较玄武岩复合材料(Basalt Fiber Reinforced Polymer,BFRP)刚度提高93.4%,较碳纤维复合材料(Carbon Fiber Reinforced Polymer,CFRP)拉伸极限应变提高11.3%。     

三维混杂碳纤维/芳纶纤维增强尼龙复合材料力学性能研究

制备了三维混杂碳纤维／芳纶纤维增强尼龙复合材料(HY／PA)并对其力学性能进行了测试。研究表明：由于芳纶纤维的加入，使碳纤维增强尼龙复合材料(CF／PA)的抗冲击性能有了显著提高，HY／PA的抗冲击强度随芳纶纤维体积分数的增大而有所提高；另外，HY／PA在改善CF／PA的横向剪切强度的同时，也改善了芳纶纤维增强尼龙复合材料(KF／PA)的纵向剪切强度；同时，混杂效应对HY／PA的弯曲性能的影响最为显著，HY／PA的弯曲强度、弯曲模量均高于任一种单一纤维复合材料。     

碳纤维复合材料层压板低速冲击试验研究

为研究复合材料不同铺层结构的抗冲击性能,采用碳纤维预浸料制备了单向[0°]8和正交[0/90]2s铺层2种不同结构的碳纤维复合材料层压板,并使用Instron 9250落锤冲击测试仪测试其低速冲击性能,得到了载荷-时间曲线,分析了2种不同铺层方式的复合材料层压板的低速冲击加载力学性能,得到复合材料层压板的破坏形态来分析其破坏方式。结果表明:2种铺层方式产生了不同的破坏模式,正交[0/90]2s的复合材料层压板的抗低速冲击能力要优于单向[0°]8铺层的。     

航空发动机复合材料机匣弹道冲击特性

为获得复合材料作为风扇包容机匣时遭受叶片冲击载荷时的动态响应、损伤与失效模式,在空气炮装置上使用叶片形弹体对Kevlar织物层合板开展了弹道冲击试验,结果发现:复合材料靶板厚度提高25%,复合材料靶板吸收的能量提高约92%；随着叶片弹体速度的增加,复合材料靶板的损伤破坏逐渐严重,从轻微的压痕,转变为横向和纵向裂纹与分层损伤,再转变为矩形穿孔,同时靶板背面出现纤维断裂、纤维拔出与分层失效等现象；在叶片弹体撞击下,靶板上在与弹体接触的局部区域形成鼓胀变形,并在弹体击穿或反弹后发生变形回复；叶片弹体的横滚角将导致叶片的作用范围增大,使得靶板抗冲击性能有所提高。      

Capturing transition and non-transition flows with a new shear stress transport model

A new Shear Stress Transport(SST) k-ω model is devised to integrate salient features of both the non-transitional SST k-ω model and correlation-based γ-Reθtransition model. An exceptionally simplified approach is applied to extend the New SST(NSST) model capabilities toward transition/non-transition predictions. Bradshaw’s stress-intensity factor ■ can be parameterized with the wall-distance dependent Reynolds number ■; however, as the Reyis replaced by a ‘‘flow-structure-adaptive” parameter Rμ=...     

Intrinsic component filtering for fault diagnosis of rotating machinery

Fault diagnosis of rotating machinery has always drawn wide attention. In this paper, Intrinsic Component Filtering (ICF), which achieves population sparsity and lifetime consistency using two constraints: $l_{1/2}$ norm of column features and $l_{3/2}$ -norm of row features, is proposed for the machinery fault diagnosis. ICF can be used as a feature learning algorithm, and the learned features can be fed into the classification to achieve the automatic fault classification. ICF can also be used as a filter training method to extract and separate weak fault components from the noise signals without any prior experience. Simulated and experimental signals of bearing fault are used to validate the performance of ICF. The results confirm that ICF performs superior in three fault diagnosis fields including intelligent fault diagnosis, weak signature detection and compound fault separation.