來源:EFL生物3D打印與生物制造
3D打印連續(xù)碳纖維增強復合材料(CCFRCs)因具有輕質、高強度和設計靈活等優(yōu)勢,在航空航天、汽車等領域應用前景廣闊。然而,其制造過程中的復雜因素,如各向異性傳熱、聚合物熔化結晶和收縮等,會導致微觀結構缺陷,使得材料宏觀力學性能存在較大差異,這嚴重限制了其廣泛應用。此外,現有研究工具在表征微觀結構參數時存在局限性,且相關模型難以準確量化材料和微觀結構的不確定性。
為解決這些問題,同濟大學航空航天與力學學院李巖教授團隊通過連續(xù)纖維3D打印制備復合材料,并利用快速傅里葉變換和圖像識別技術校準CCFRCs的微觀結構參數。在此基礎上,團隊開發(fā)了一種多尺度貝葉斯方法,構建多尺度細觀力學模型揭示材料性能、微觀結構參數與宏觀本構參數間的關系,并通過概率模型量化這些參數的不確定性。相關工作以“A multiscale Bayesian method to quantify uncertainties in constitutive and microstructural parameters of 3D-printed composites”為題發(fā)表在《Journal of the Mechanics and Physics of Solids》上,為優(yōu)化3D打印CCFRCs的性能提供了有效途徑。 同濟大學2023級博士生洪翔為論文第一作者,李巖教授、王鵬副教授和楊偉東研究員為論文共同通訊作者。章中森副教授,陳永霖助理教授和張峻銘博士對論文作出了重要貢獻。
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2025-4-22 09:23 上傳
研究內容
1. 實驗研究
- 材料與試樣制備:使用連續(xù)碳纖維束(T300B - 1000)浸漬熱塑性PLA基質(PLA - 4032D)制備3D打印長絲,通過定制3D打印系統(tǒng)制備標準拉伸試樣。
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圖1:連續(xù)纖維3D打印裝置及打印長絲浸漬過程示意圖
- 力學性能測試:對不同纖維取向(0°、90°、±45°)的試樣進行拉伸試驗(圖2:拉伸試驗),獲取應力 - 應變曲線(圖3:CCFRCs在不同角度下的拉伸應力 - 應變曲線及彈性常數結果)。結果表明,0°CCFRCs應力 - 應變關系更穩(wěn)定,剛度不確定性約14.0%;45°CCFRCs樣本剛度變異性更高,不確定性達38.2%,不同纖維取向試樣的彈性常數存在明顯差異。
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圖2:拉伸試驗
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圖3:CCFRCs在不同角度下的拉伸應力 - 應變曲線及彈性常數結果
- 微觀結構參數表征:利用二維快速傅里葉變換(2D FFT)和掃描電子顯微鏡(SEM)技術(圖4:纖維取向分析),對纖維偏移角進行量化,得到不同樣本的纖維偏移角度。通過SEM和圖像識別技術(圖5:參數校準),對0°試樣切片觀察,計算浸漬百分比和束間孔隙率等參數,發(fā)現不同樣本這些參數存在差異。
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圖4:纖維取向分析
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圖5:參數校準
2. 多尺度貝葉斯方法構建
- 多尺度細觀力學模型:基于平均場均勻化(MFH)方法,構建多尺度細觀力學模型(圖6:考慮多種不確定性的多尺度細觀力學模型)。微觀尺度通過2D FFT和Chamis模型考慮纖維偏移角(圖7:CCFRCs中實際纖維偏移、均勻化模型及應力狀態(tài)示意圖);中觀尺度通過建立等效特征體素模型(FVE),考慮浸漬百分比對力學性能的影響(圖8:打印長絲的等效特征體素模型及加載狀態(tài)示意圖);宏觀尺度采用孔隙模型(圖9:3D打印CCFRCs的宏觀束間孔隙模型),結合中觀結果計算宏觀力學性能。
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圖6:考慮多種不確定性的多尺度細觀力學模型
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圖7:CCFRCs中實際纖維偏移、均勻化模型及應力狀態(tài)示意圖
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圖8:打印長絲的等效特征體素模型及加載狀態(tài)示意圖
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圖9:3D打印CCFRCs的宏觀束間孔隙模型
- 概率模型:結合多尺度細觀力學模型與實驗數據,構建概率模型(圖10:多尺度貝葉斯推理流程圖)。確定似然函數和先驗函數,使用自適應Metropolis算法結合馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法(MCMC)計算模型參數(微觀結構、組成材料、噪聲相關參數)的后驗概率分布。
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圖10:多尺度貝葉斯推理流程圖
3. 結果與分析
- 貝葉斯校準:得到組成材料不確定參數(E11^f、E22^f、G12^f )和微觀結構參數(θ、β、ρ)的后驗概率密度分布(圖11:組成材料不確定參數和微觀結構參數的后驗概率密度分布)。結果顯示后驗分布近似高斯分布,實驗值大多在95%置信區(qū)間內,材料參數后驗均值因纖維損傷低于實驗值,微觀結構參數實驗值與后驗區(qū)間分布存在差異。
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圖11:組成材料不確定參數和微觀結構參數的后驗概率密度分布
- 宏觀性能預測:利用不確定參數后驗分布,通過MCMC方法計算后驗預測,得到3D打印CCFRCs的宏觀力學響應(圖12:后驗預測與實驗結果的應力 - 應變曲線及相關性圖)。預測值與實驗數據高度吻合,證明多尺度貝葉斯推理的有效性。同時計算復合材料五個獨立彈性常數(E11、E22、G12、G23、ν12)的預測分布(圖13:復合材料五個獨立彈性常數的預測值),預測值與實驗數據有較好一致性,但部分測量值存在超出置信區(qū)間的情況。
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圖12:后驗預測與實驗結果的應力 - 應變曲線及相關性圖
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圖13:復合材料五個獨立彈性常數的預測值
- 敏感性分析:分析材料不確定參數(圖14:材料不確定參數對CCFRCs宏觀本構參數的敏感性)和微觀結構不確定參數(圖15:微觀結構不確定參數對CCFRCs宏觀本構參數的敏感性)對3D打印CCFRCs宏觀彈性常數的影響。發(fā)現E11^f與軸向模量E11顯著正相關,纖維偏移角θ對軸向模量E11影響顯著,浸漬百分比β增加可增強復合材料力學性能,束間孔隙率ρ對除ν12外的力學性能有負面影響。此外,通過MCMC方法對模型參數采樣,研究組成材料、微觀結構和噪聲相關不確定參數之間的相關性(圖A1:模型參數的聯(lián)合后驗概率密度分布),結果顯示這些不確定性相互獨立,無明顯強相關性,表明選取的輸入參數合理。
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圖14:材料不確定參數對CCFRCs宏觀本構參數的敏感性
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圖15:微觀結構不確定參數對CCFRCs宏觀本構參數的敏感性
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圖A1:模型參數的聯(lián)合后驗概率密度分布
研究結論
本研究提出一種多尺度貝葉斯方法,用于量化3D打印CCFRCs各向異性本構參數的不確定性并確定其來源。研究采用圖像識別和快速傅里葉變換方法,對3D打印CCFRCs的微觀結構進行了定量表征,進而構建了多尺度細觀力學模型,揭示了材料性能、微觀結構參數與宏觀本構參數之間的關系。在此基礎上,結合實驗數據、似然函數和先驗函數,建立多尺度貝葉斯概率模型,量化本構和微觀結構參數的不確定性。通過MCMC方法計算相關參數的后驗分布,結果顯示實驗校準范圍在95%后驗預測區(qū)間內,預測的應力 - 應變曲線與實驗高度吻合,驗證了該方法的準確性。此外,研究評估了本構參數對微觀結構和組成材料不確定參數的敏感性,為優(yōu)化材料和微觀結構參數提供了方法,有助于提升3D打印CCFRCs的力學性能并降低其變異性。
文章來源:
https://doi.org/10.1016/j.jmps.2024.105881
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