復(fù)合材料科學(xué)與工程

的影響? Ｍｏｍｏｎ 等[８]研究了 Ｃ/ ＳｉＣ 復(fù)合材料在 ７００~

１ ２００ ℃環(huán)境靜態(tài)與疲勞載荷下的損傷過程?采用無

監(jiān)督分類方法區(qū)分了幾種損傷機(jī)制產(chǎn)生的 ＡＥ 信

號(hào)?并開發(fā)了一種監(jiān)督分類方法?可以在線實(shí)時(shí)識(shí)別

損傷機(jī)制?

不同表征手段均有各自的短板?一些學(xué)者將幾種

表征手段相結(jié)合應(yīng)用于材料的損傷失效分析? Ｗｈｉｔｌｏｗ

等[９]利用 ＡＥ 和數(shù)字圖像相關(guān)(ＤＩＣ)原位監(jiān)測(cè) ＳｉＣ/ ＳｉＣ

復(fù)合材料在拉伸載荷下的損傷過程? Ｍａｉｌｌｅｔ 等[１０]

將原位 ＣＴ 與 ＡＥ 相結(jié)合?研究了 ＳｉＣ/ ＳｉＣ 復(fù)合材料室

溫面內(nèi)拉伸與彎曲載荷下的力學(xué)行為?從微觀形貌

中獲得了兩種關(guān)鍵損傷模式的起始和進(jìn)展的詳細(xì)表

征?并直接觀察到了損傷與 ＡＥ 信號(hào)間的關(guān)系?

研究者們對(duì)超高溫復(fù)合材料損傷失效的表征與

分析已開展了相關(guān)工作[１１－１５]

?但研究方向主要集中

于拉伸載荷下的損傷分析?對(duì)材料在壓縮載荷下的

試驗(yàn)方法與損傷失效分析研究較少? 本文以 ２? ５Ｄ－

Ｃ / Ｃ 復(fù)合材料為研究對(duì)象?對(duì)三種構(gòu)型試樣開展常

溫壓縮試驗(yàn)?試驗(yàn)過程中在線監(jiān)測(cè) ＡＥ 信號(hào)?通過對(duì)

試驗(yàn)結(jié)果的分析評(píng)價(jià)?比較得到更適合的試樣構(gòu)型?

應(yīng)用聲發(fā)射參數(shù)分析法與聚類分析法確定材料壓縮

過程的損傷模式?結(jié)合斷口 ＳＥＭ 微觀表征?揭示材

料損傷演化過程?

１ 試驗(yàn)方法

１? １ 材料與構(gòu)型

本文研究的 ２? ５Ｄ－Ｃ / Ｃ 復(fù)合材料由中南大學(xué)提

供?是采用無緯布/ 網(wǎng)胎為鋪層結(jié)構(gòu)單元的針刺整體

氈為增強(qiáng)體?依次利用化學(xué)氣相沉積和浸漬/ 碳化工

藝分別引入熱解碳基體和樹脂碳基體?最終通過高

溫處理得到的? 其中?碳纖維預(yù)制體是以一層 Ｔ７００

１２Ｋ ＰＡＮＣＦ 無緯布與一層 Ｔ７００ １２Ｋ ＰＡＮＣＦ 網(wǎng)胎?

以 １? ｘ＋１? ｙ 方式連續(xù)針刺而成?無緯布為 ０/ ９０°鋪層?

體積密度為 ０? ５５~０? ６０ ｇ / ｃｍ

３

? 所制備的 Ｃ / Ｃ 復(fù)合

材料試驗(yàn)件體積密度為(１? ７８±０? ０５) ｇ / ｃｍ

３

?由碳纖

維、熱解碳和樹脂碳組成?三種不同形式的碳理論體

積分?jǐn)?shù)分別約為 ３１％、５１％和 １７％ (理論孔隙率為

１％)? 試驗(yàn)件制備完成后?實(shí)際通過排水法測(cè)得試

驗(yàn)件孔隙率約為 ７? ５％?材料橫截面的 ＳＥＭ 照片見

圖 １?

圖 １ ２.５Ｄ－Ｃ/ Ｃ 復(fù)合材料橫截面 ＳＥＭ 照片

Ｆｉｇ１ ＳＥＭ ｉｍａｇｅ ｏｆ ｃｒｏｓｓ ｓｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ２.５Ｄ－Ｃ/ Ｃ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓ

為探究不同壓縮試樣構(gòu)型影響?參考 ＡＳＴＭ

Ｃ１３５８－１８ 及 ＩＳＯ ２０５０４:２０１９ 常溫壓縮試驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)?選

取了三種不同構(gòu)型開展研究?具體構(gòu)型及尺寸如圖

２ 所示? 論文涉及的 Ｃ / Ｃ 復(fù)合材料試樣是在上述工

藝制備的 Ｃ / Ｃ 復(fù)合材料基礎(chǔ)上通過機(jī)加工獲得的?

試樣數(shù)目及編號(hào)見表 １?其中對(duì)于 Ｂ、Ｃ 兩種構(gòu)型各

選擇兩件試樣監(jiān)測(cè)壓縮載荷下的 ＡＥ 信號(hào)(具體編

號(hào)見表 １)?

圖 ２ 壓縮試樣構(gòu)型

Ｆｉｇ? ２ Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎｓ

２０２３ 年第 ９ 期 ４９

???????????????????????????????????????????????

２.５Ｄ－Ｃ/ Ｃ 復(fù)合材料壓縮試樣構(gòu)型及損傷失效試驗(yàn)研究

表 １ 壓縮試樣編號(hào)

Ｔａｂｌｅ １ Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ ｓａｍｐｌｅ ｎｕｍｂｅｒ

構(gòu)型 編號(hào) 數(shù)量/ 件 聲發(fā)射監(jiān)測(cè)

Ａ Ａ－ＹＳ－ＣＣ－１－５ ５ －

Ｂ Ｂ－ＹＳ－ＣＣ－１－５ ５ Ｂ－ＹＳ－ＣＣ－４、Ｂ－ＹＳ－ＣＣ－５

Ｃ Ｃ－ＹＳ－ＣＣ－１－５ ５ Ｃ－ＹＳ－ＣＣ－４、Ｃ－ＹＳ－ＣＣ－５

１? ２ 試驗(yàn)過程

常溫單調(diào)壓縮試驗(yàn)采用位移控制加載?加載速

率為 ０? ５ ｍｍ / ｍｉｎ? 試驗(yàn)全程采集載荷和應(yīng)變數(shù)據(jù)?

對(duì)于 Ａ、Ｂ 構(gòu)型試樣?采用 Ｌ 形夾具?并將其安裝于

試驗(yàn)機(jī)上下壓縮平臺(tái)中央位置加載?Ｃ 構(gòu)型試樣采

用液壓夾頭夾持加載?并在試樣夾持端包裹砂紙以

減小夾持部位應(yīng)力集中?更易獲得有效破壞模式?

使用 ＰＣＩ 型聲發(fā)射系統(tǒng)對(duì)試樣進(jìn)行全程實(shí)時(shí)監(jiān)

測(cè)?探頭型號(hào)為 ＮＡＮＯ３０?前置放大器增益為 ４０ ｄＢ?

帶通濾波為 １００~７５０ ｋＨｚ?采樣頻率設(shè)置為 ２ ＭＨｚ?

Ｂ 構(gòu)型試樣門檻值設(shè)置為 ５０ ｄＢ?Ｃ 構(gòu)型試樣門檻值

設(shè)置為 ６０ ｄＢ? 對(duì)于 Ｂ 構(gòu)型試樣?聲發(fā)射探頭直接

粘貼于夾具表面?由于探頭沒有粘貼于試樣表面?因

此聲發(fā)射信號(hào)在試樣和夾具之間的傳遞和衰減需要

進(jìn)行測(cè)試?通過斷鉛模擬聲發(fā)射源的方式在試樣和

夾具表面進(jìn)行多次測(cè)試?觀察到聲發(fā)射信號(hào)從試樣

到夾具的幅值衰減小于 ３ ｄＢ?證明該種測(cè)試方案切

實(shí)可行? Ｂ、Ｃ 構(gòu)型試樣應(yīng)變片及 ＡＥ 探頭安裝位置

如圖 ３ 所示?

圖 ３ Ｂ、Ｃ 構(gòu)型試樣應(yīng)變片及 ＡＥ 探頭安裝位置

Ｆｉｇ? ３ Ｓｔｒａｉｎ ｇａｕｇｅ ａｎｄ ＡＥ ｐｒｏｂｅ ｉｎｓｔａｌｌａｔｉｏｎ ｐｏｓｉｔｉｏｎ

ｏｆ Ｂ? Ｃ ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ ｓａｍｐｌｅ

１? ３ 測(cè)試表征

壓縮試驗(yàn)過程中?采用單探頭采集到加載過程

中一系列聲發(fā)射信號(hào)波形?根據(jù)波形可以得到幅值、

能量、上升時(shí)間、計(jì)數(shù)、持續(xù)時(shí)間、平均頻率、中心頻

率等簡(jiǎn)化波形參數(shù)? 各個(gè)參數(shù)之間存在一定的相關(guān)

性?需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理?通過主成分分析技術(shù)

(ＰＣＡ)?可以有效地降低數(shù)據(jù)維度?新變量能夠反映

原始數(shù)據(jù)的大部分信息?且所含信息不重疊?

根據(jù)主成分將聲發(fā)射信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類?研究

２? ５Ｄ－Ｃ / Ｃ 復(fù)合材料在壓縮載荷下的損傷模式? 聚

類分析屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)?分類標(biāo)準(zhǔn)和類別數(shù)目不是

事先確定的?使用改進(jìn)的 Ｋ－均值聚類算法?對(duì)降維

后的樣本數(shù)據(jù)聚類? 使用誤差平方和 ＳＳＥ 函數(shù)作為

類別數(shù)目 Ｋ 的選取依據(jù):

ＳＳＥ ＝∑

ｋ

ｉ ＝ １

∑ｐ∈Ｃｉ

ｐ － ｍｉ

２

(１)

式中:Ｃｉ為第 ｉ 個(gè)簇?ｐ 為 Ｃｉ中的樣本點(diǎn)?ｍｉ為 Ｃｉ的質(zhì)

心? 對(duì)聚類后的 ＡＥ 信號(hào)進(jìn)行特征參數(shù)分析?并結(jié)

合斷口微觀形貌識(shí)別損傷模式?分析損傷演化進(jìn)程?

２ 結(jié)果與討論

２? １ 不同構(gòu)型試樣基本力學(xué)性能

試驗(yàn)測(cè)得 ２? ５Ｄ－Ｃ / Ｃ 復(fù)合材料三種構(gòu)型壓縮試

驗(yàn)應(yīng)力－應(yīng)變曲線?見圖 ４(ａ)至圖 ４( ｃ)?試驗(yàn)曲線

在整個(gè)加載過程中近似表現(xiàn)為雙線性階段?在臨近

破壞階段表現(xiàn)出短暫的非線性? 表 ２ 為三種構(gòu)型復(fù)

合材料基本力學(xué)性能測(cè)試結(jié)果? 試樣典型破壞模式

見圖 ４(ｄ)? 測(cè)試結(jié)果表明:Ａ 構(gòu)型試樣的壓縮強(qiáng)度

平均值為 １２１? ３３ ＭＰａ?其中三件試樣的斷口位置位

于端頭與工作區(qū)交界處應(yīng)力集中部位?此種構(gòu)型試

樣易于在應(yīng)力集中部位提前發(fā)生破壞?從而導(dǎo)致壓

縮強(qiáng)度值在三種構(gòu)型中最低?Ｂ 構(gòu)型試樣的壓縮強(qiáng)

度平均值為 １６０? ９０ ＭＰａ?５ 件試樣全部獲得有效破

壞模式?為工作段中間的穿透厚度破壞?此種構(gòu)型在

端頭與工作區(qū)圓滑過渡?不存在明顯的應(yīng)力集中部

位?且工作部位獲得夾具有效支撐?因此壓縮強(qiáng)度值

在三種構(gòu)型中最高?Ｃ 構(gòu)型試樣的壓縮強(qiáng)度平均值

為 １３０? ００ ＭＰａ?５ 件試樣全部獲得有效破壞模式?為

工作段穿透厚度破壞?而此種構(gòu)型測(cè)得的壓縮強(qiáng)度

較 Ｂ 構(gòu)型壓縮強(qiáng)度偏低?分析原因可能是試驗(yàn)中布

置了 ＡＥ 傳感器與應(yīng)變片?導(dǎo)致試樣在夾塊中夾持

區(qū)域較短?使試樣無支持段增加?在壓縮過程中受彎

曲耦合力影響更大?推薦采用此種構(gòu)型測(cè)試時(shí)?夾塊

夾持區(qū)尺寸應(yīng)盡可能大?且試樣可粘貼鋁合金加強(qiáng)

片以對(duì)工作區(qū)部位提供一定支持?

５０ ２０２３ 年 ９ 月

???????????????????????????????????????????????

復(fù)合材料科學(xué)與工程

(ａ)Ａ 構(gòu)型

(ａ)Ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ Ａ

(ｂ)Ｂ 構(gòu)型

(ｂ)Ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ Ｂ

(ｃ)Ｃ 構(gòu)型

(ｃ)Ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ Ｃ

(ｄ)破壞模式

(ｄ)Ｄａｍａｇｅ ｍｏｄｅｓ

圖 ４ 三種構(gòu)型試樣應(yīng)力－應(yīng)變曲線與典型破壞模式

Ｆｉｇ? ４ Ｓｔｒｅｓｓ－ｓｔｒａｉｎ ｃｕｒｖｅｓ ａｎｄ ｔｙｐｉｃａｌ ｆａｉｌｕｒｅ ｍｏｄｅｓ

ｏｆ ｓａｍｐｌｅｓ ｗｉｔｈ ｔｈｒｅｅ ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎｓ

表 ２ 三種構(gòu)型試樣基本力學(xué)性能測(cè)試結(jié)果

Ｔａｂｌｅ ２ Ｂａｓｉｃ ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ ｏｆ

ｓａｍｐｌｅｓ ｗｉｔｈ ｔｈｒｅｅ ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎｓ

Ａ

壓縮

強(qiáng)度

/ ＭＰａ

彈性

模量

/ ＧＰａ

Ｂ

壓縮

強(qiáng)度

/ ＭＰａ

彈性

模量

/ ＧＰａ

Ｃ

壓縮

強(qiáng)度

/ ＭＰａ

彈性

模量

/ ＧＰａ

平均值 １２１.３３ ４８.０１ １６０.９０ ４９.１０ １３０.００ ５０.４５

標(biāo)準(zhǔn)差 ４.４９ １０.８６ １３.００ ５.２１ １１.１６ ６.４７

變異系數(shù)/ ％ ３.７ ２２.６ ８.０ １０.６ ８.５ １２.８

對(duì)試樣應(yīng)變結(jié)果進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)?部分試樣兩側(cè)

應(yīng)變數(shù)據(jù)相差較大?這也導(dǎo)致了同一構(gòu)型試樣模量

的分散性變大?原因可能是應(yīng)變片粘貼位置并未覆

蓋一個(gè)完整的單胞?導(dǎo)致兩側(cè)應(yīng)變不一致?

綜上所述?針對(duì) ２? ５Ｄ－Ｃ / Ｃ 復(fù)合材料壓縮試驗(yàn)?

Ｂ、Ｃ 構(gòu)型表現(xiàn)更優(yōu)?可以獲得有效的試驗(yàn)數(shù)據(jù)與破

壞模式?為保證應(yīng)變測(cè)量準(zhǔn)確度?選取 Ｂ、Ｃ 構(gòu)型測(cè)

試時(shí)?應(yīng)變片柵長(zhǎng)應(yīng)大于材料的一個(gè)單胞長(zhǎng)度?而 Ｃ

構(gòu)型試樣也可采用引伸計(jì)(標(biāo)距應(yīng)大于材料的一個(gè)

單胞長(zhǎng)度)或數(shù)字圖像相關(guān)(ＤＩＣ)測(cè)量壓縮變形?

２? ２ 聲發(fā)射信號(hào)基本特征

選取 Ｂ－ＹＳ－ＣＣ－５、Ｃ－ＹＳ－ＣＣ－５ 試樣的 ＡＥ 信

號(hào)進(jìn)行分析? 圖 ５ 顯示了壓縮應(yīng)力與 ＡＥ 信號(hào)幅值

隨加載時(shí)間的變化?可以看出?在壓縮加載過程中?

ＡＥ 事件數(shù)與幅值逐漸增長(zhǎng)?在加載前期?事件數(shù)較

少?幅值較低? 圖 ５( ａ)中?Ｂ 構(gòu)型試樣與夾具之間

的摩擦是前期 ＡＥ 信號(hào)的主要來源?加載穩(wěn)定后?出

現(xiàn) ６５ ｄＢ 以上信號(hào)?表明進(jìn)入損傷累積階段?加載至

２５~ ３０ ｓ(壓縮應(yīng)力為 ７０ ~ ８０ ＭＰａ)后?事件數(shù)明顯

增多?并不斷出現(xiàn)高幅值信號(hào)?直至試樣斷裂? 圖 ５

(ｂ)中?加載初期已出現(xiàn)損傷信號(hào)?加載至 １３ ｓ 左右

時(shí)?ＡＥ 信號(hào)幅值與事件數(shù)增長(zhǎng)明顯?

(ａ)Ｂ－ＹＳ－ＣＣ－５

２０２３ 年第 ９ 期 ５１

???????????????????????????????????????????????

２.５Ｄ－Ｃ/ Ｃ 復(fù)合材料壓縮試樣構(gòu)型及損傷失效試驗(yàn)研究

(ｂ)Ｃ－ＹＳ－ＣＣ－５

圖 ５ 壓縮加載 ＡＥ 信號(hào)幅值分布

Ｆｉｇ? ５ Ａｍｐｌｉｔｕｄｅ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ＡＥ ｓｉｇｎａｌ ｕｎｄｅｒ ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ ｌｏａｄ

圖 ６ 為試樣在壓縮加載試驗(yàn)中 ＡＥ 信號(hào)累積計(jì)

數(shù)和累積能量特征?

(ａ)Ｂ－ＹＳ－ＣＣ－５

(ｂ)Ｃ－ＹＳ－ＣＣ－５

圖 ６ 壓縮加載 ＡＥ 信號(hào)累積計(jì)數(shù)與累積能量特征

Ｆｉｇ? ６ Ｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ ｃｏｕｎｔ ａｎｄ ｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ ｅｎｅｒｇｙ ｏｆ ＡＥ

ｓｉｇｎａｌ ｕｎｄｅｒ ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ ｌｏａｄ

從圖 ６ 中可以看出?ＡＥ 事件累積計(jì)數(shù)和累積能

量具有相同的變化規(guī)律? 圖 ６(ａ)中?試驗(yàn)加載前期?

信號(hào)累積計(jì)數(shù)和累積能量上升緩慢?試樣出現(xiàn)輕微

損傷?加載至 ２５ ~ ３０ ｓ 時(shí)?二者上升速率加快?之后

進(jìn)入快速增長(zhǎng)階段?說明試樣內(nèi)部損傷加劇?導(dǎo)致試

樣最終破壞? 圖 ６(ｂ)中?加載至 １３ ｓ 左右時(shí)?信號(hào)

累積計(jì)數(shù)和累積能量出現(xiàn)第一次明顯增長(zhǎng)?隨后增長(zhǎng)

平穩(wěn)?加載至 ２３ ｓ 左右時(shí)?出現(xiàn)第二次大幅增長(zhǎng)?表

明有高能量損傷信號(hào)出現(xiàn)?損傷加劇?直至試樣破壞?

２? ３ ＡＥ 信號(hào)聚類與損傷模式識(shí)別

本文重點(diǎn)對(duì)試樣 Ｃ－ＹＳ－ＣＣ－５ 的 ＡＥ 信號(hào)進(jìn)行

分析?對(duì)每一個(gè)聲發(fā)射事件選擇 １３ 個(gè)信號(hào)特征參數(shù)

來表征? 由于各個(gè)參數(shù)的量綱不同?直接分析往往

會(huì)導(dǎo)致結(jié)果產(chǎn)生較大偏差?對(duì) １３ 個(gè)特征參數(shù)預(yù)先進(jìn)

行標(biāo)準(zhǔn)化變化?其次將歸一化后的數(shù)據(jù)利用 Ｍａｔｌａｂ

中的主成分分析函數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)降維? 根據(jù)圖 ７ 顯

示?前 ４ 個(gè)主成分的累積貢獻(xiàn)率已達(dá) ８０％?因此可以

用它們作為新參數(shù)?代替原來的 １３ 個(gè)參數(shù)?

圖 ７ ＡＥ 特征參數(shù)主成分貢獻(xiàn)率

Ｆｉｇ? ７ Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ

ＡＥ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ

聚類類別數(shù) ｋ 采用 ＳＳＥ 指標(biāo)確定?當(dāng)聚類數(shù) ｋ 取

４ 時(shí) ＳＳＥ 指標(biāo)達(dá)到拐點(diǎn)?選取 ｋ ＝ ４ 進(jìn)行 ｋ－均值聚類

算法的迭代計(jì)算?聚類結(jié)果分為 Ｃｌｕｓｔｅｒ１ 至 Ｃｌｕｓｔｅｒ４?

對(duì)每類信號(hào)事件數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)?發(fā)現(xiàn) Ｃｌｕｓｔｅｒ３ 中事件數(shù)

僅為 ７ 個(gè)?判斷為噪聲信號(hào)?因此最終聚類數(shù)為 ３ 類?

表 ３ 統(tǒng)計(jì)了 ３ 類信號(hào)部分特征參數(shù)的平均值? 圖 ８ 展

示了三類信號(hào)累積計(jì)數(shù)、累積能量隨時(shí)間的變化曲線?

表 ３ ２.５Ｄ－Ｃ/ Ｃ 復(fù)合材料試樣三類 ＡＥ 信號(hào)特征參數(shù)

Ｔａｂｌｅ ３ Ｔｈｒｅｅ ｃｌｕｓｔｅｒｓ ｏｆ ＡＥ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ

ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｏｆ ２.５Ｄ－Ｃ/ Ｃ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓ

Ｃｌｕｓｔｅｒ 能量

持續(xù)

時(shí)間

/ μｓ

上升

時(shí)間

/ μｓ

平均

頻率

/ ｋＨｚ

反算

頻率

/ ｋＨｚ

峰頻

/ ｋＨｚ

絕對(duì)

能量

事件

量

/ ％

１ ５.８３ ４７.３８ １５.８２ １９５.２４ １２８.３９ ２８７.５６ ９ ４９７.９３ １８.１

２ ９.０２ ４９.２８ １１.１４ ２１２.９６ １４３.６５ ２９９.４８ ５９ ５２２.７１ ６３.８

４ ２６.１１ １０３.８２ ２１.３８ ６７.１７ ３１.４３ ４６.１４ １４３ ７６２.６３ １８.１

結(jié)合表 ３ 與圖 ８ 分析可知?Ｃｌｕｓｔｅｒ４ 的信號(hào)持續(xù)

時(shí)間、上升時(shí)間最長(zhǎng)?絕對(duì)能量最大?而平均頻率、反

算頻率與峰頻最小? 由圖 ８ 可見 Ｃｌｕｓｔｅｒ４ 的信號(hào)出

現(xiàn)較晚?前期信號(hào)事件數(shù)與能量增長(zhǎng)非常緩慢?加載

５２ ２０２３ 年 ９ 月

???????????????????????????????????????????????

復(fù)合材料科學(xué)與工程

至 ２３ ｓ 左右時(shí)?其事件數(shù)增長(zhǎng)加速?且累積能量呈現(xiàn)

爆炸式增長(zhǎng)直至最終斷裂?

(ａ)累積計(jì)數(shù)、應(yīng)力 ｖｓ 時(shí)間

(ａ)Ｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ ｃｏｕｎｔ? ｓｔｒｅｓｓ ｖｓ ｔｉｍｅ

(ｂ)累積能量、應(yīng)力 ｖｓ 時(shí)間

(ｂ)Ｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ ｅｎｅｒｇｙ? ｓｔｒｅｓｓ ｖｓ ｔｉｍｅ

圖 ８ ２.５Ｄ－Ｃ/ Ｃ 復(fù)合材料應(yīng)力、累積計(jì)數(shù)

與累積能量 ｖｓ 時(shí)間曲線

Ｆｉｇ? ８ Ｓｔｒｅｓｓ? ｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ ｃｏｕｎｔ ａｎｄ ｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ ｅｎｅｒｇｙ ｖｓ

ｔｉｍｅ ｃｕｒｖｅｓ ｏｆ ２.５Ｄ－Ｃ/ Ｃ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓ

Ｃｌｕｓｔｅｒ２ 的信號(hào)占比最大?其信號(hào)的絕對(duì)能量與

持續(xù)時(shí)間僅次于 Ｃｌｕｓｔｅｒ４ 信號(hào)的?而平均頻率、反算

頻率與峰頻在三類信號(hào)中最大?此類信號(hào)是整個(gè)加載

過程中出現(xiàn)最早的一類信號(hào)?并且從加載開始到試樣

斷裂?其事件數(shù)一直居于首位?起初事件數(shù)不多且增

長(zhǎng)也較為緩慢?進(jìn)入第二階段后?其事件數(shù)呈指數(shù)式

增加?在最終斷裂附近出現(xiàn)事件數(shù)跳躍增長(zhǎng)?

Ｃｌｕｓｔｅｒ１ 的信號(hào)絕對(duì)能量最低?其余幾項(xiàng)參數(shù)位

于三類信號(hào)的中位?此類信號(hào)在試驗(yàn)過程中出現(xiàn)較

晚?初始階段事件數(shù)增長(zhǎng)一直很緩慢?在第二階段事

件數(shù)大幅增長(zhǎng)?接近試樣斷裂時(shí)累積事件數(shù)已超過

Ｃｌｕｓｔｅｒ４ 信號(hào)的事件數(shù)?

圖 ９ 為 ２? ５Ｄ－Ｃ / Ｃ 復(fù)合材料失效斷口處典型破

壞的 ＳＥＭ 照片? 從圖 ９(ｂ)中可以明顯發(fā)現(xiàn)試樣斷

口呈現(xiàn)階梯狀分層破壞?０°方向上纖維斷裂裸露?

９０°方向上纖維層出現(xiàn)了較明顯的開散現(xiàn)象? 圖 ９(ｃ)

為 ０°、９０°方向上纖維放大圖?可見 ９０°方向上的每

根纖維都基本裸露出來?表明基體/ 界面層弱結(jié)合?

出現(xiàn)脫黏現(xiàn)象? 圖 ９(ｄ)為對(duì) ０°纖維的局部放大?可

以看出纖維與界面層的脫黏現(xiàn)象?

(ａ)

(ｂ)

(ｃ)

(ｄ)

圖 ９ 試樣原始表面及失效斷口典型破壞 ＳＥＭ 照片

Ｆｉｇ? ９ Ｔｙｐｉｃａｌ ＳＥＭ ｉｍａｇｅｓ ｏｆ ｓａｍｐｌｅ ｏｒｉｇｉｎａｌ ｓｕｒｆａｃｅ

ａｎｄ ｆａｉｌｕｒｅ ｆｒａｃｔｕｒｅ

２０２３ 年第 ９ 期 ５３

???????????????????????????????????????????????

２.５Ｄ－Ｃ/ Ｃ 復(fù)合材料壓縮試樣構(gòu)型及損傷失效試驗(yàn)研究

綜上所述?可以將三類損傷信號(hào)與損傷模式相

對(duì)應(yīng):

(１)由圖 ９(ａ)可見原始試樣表面存在一定量平

行于 ０°纖維方向的孔隙?在壓縮加載初始階段?平

行于加載方向的孔隙會(huì)隨著載荷增加而擴(kuò)張?同時(shí)

也會(huì)有新的微小裂紋產(chǎn)生?基體的開裂與裂紋擴(kuò)展

是伴隨整個(gè)加載階段的?直至最后基體出現(xiàn)臺(tái)階式

分層破壞?如圖 ９(ｂ)所示? 而 Ｃｌｕｓｔｅｒ２ 信號(hào)在三類

信號(hào)中出現(xiàn)最早?能量較低?信號(hào)數(shù)量最多?且在加

載過程中持續(xù)出現(xiàn)?其累積計(jì)數(shù)與累計(jì)能量在試樣

破壞前出現(xiàn)劇烈上升階段?Ｃｌｕｓｔｅｒ２ 信號(hào)的變化特征

與基體的開裂與裂紋擴(kuò)展變化規(guī)律相一致?故 Ｃｌｕｓｔｅｒ２

信號(hào)對(duì)應(yīng)基體開裂與裂紋擴(kuò)展損傷模式?

(２)隨著基體裂紋擴(kuò)展?裂紋尖端到達(dá)基體與

纖維之間的界面相?由圖 ９(ｂ)、圖 ９(ｃ)中大量裸露

的 ０°/ ９０°方向纖維可以看出基體/ 界面層弱結(jié)合?導(dǎo)

致裂紋沿界面層偏轉(zhuǎn)?出現(xiàn)界面脫黏現(xiàn)象? 在臨近

破壞時(shí)?基體的分層會(huì)致使大量的界面脫黏發(fā)生?導(dǎo)

致該類信號(hào)事件數(shù)會(huì)出現(xiàn)短時(shí)明顯增長(zhǎng)? Ｃｌｕｓｔｅｒ１

的信號(hào)能量最低?且累計(jì)能量增長(zhǎng)緩慢?僅在破壞前

階段大幅增長(zhǎng)?因此判斷 Ｃｌｕｓｔｅｒ１ 信號(hào)對(duì)應(yīng)界面損

壞與脫黏模式?

(３)纖維的斷裂往往表現(xiàn)為高能量的聲發(fā)射信

號(hào)特征[３]

?界面脫黏伴隨著 ０°方向纖維出現(xiàn)彎曲現(xiàn)

象?初始少量纖維出現(xiàn)斷裂?隨著壓縮載荷不斷增加?

大量纖維彎曲破壞?呈現(xiàn)高能量信號(hào)增長(zhǎng)? Ｃｌｕｓｔｅｒ４

的信號(hào)能量在三類信號(hào)中最大?信號(hào)數(shù)量與 Ｃｌｕｓｔｅｒ１

信號(hào)數(shù)量占比相同?加載中后期此類信號(hào)的累積能

量劇烈增長(zhǎng)?對(duì)應(yīng)大量 ０° 纖維出現(xiàn)彎曲斷裂?故

Ｃｌｕｓｔｅｒ４ 信號(hào)對(duì)應(yīng)纖維彎曲斷裂模式?

３ 結(jié) 論

(１)針對(duì) ２? ５Ｄ－Ｃ / Ｃ 復(fù)合材料常溫壓縮試驗(yàn)?

文中選取的 Ｂ、Ｃ 兩種構(gòu)型更易獲得有效的試驗(yàn)數(shù)

據(jù)與合理的破壞模式? 采用在夾具上布置 ＡＥ 探頭

來獲取 Ｂ 構(gòu)型試樣在壓縮載荷下的損傷表征信息?

此種手段被證明是可行的?

(２)選取 Ｃ 構(gòu)型試樣在試驗(yàn)過程中的聲發(fā)射信

號(hào)?通過聲發(fā)射參數(shù)分析法與改進(jìn)的 Ｋ－均值聚類分

析方法?結(jié)合 ＳＥＭ 微觀表征手段?識(shí)別出了材料在

壓縮載荷下存在的三種損傷模式?分別為基體開裂

與裂紋擴(kuò)展、界面損壞與脫黏以及纖維彎曲斷裂?并

嘗試將三種損傷模式與聚類后的三類 ＡＥ 信號(hào)相匹

配?描述了材料的壓縮損傷演化進(jìn)程?

參考文獻(xiàn)

[１] 張立同. 纖維增韌碳化硅陶瓷復(fù)合材料:模擬、表征與設(shè)計(jì)[Ｍ].

北京: 化學(xué)工業(yè)出版社? ２００９.

[２] 齊哲? 郎旭東? 趙春玲? 等. ＳｉＣ/ ＳｉＣ 復(fù)合材料失效行為研究進(jìn)

展[Ｊ]. 航空材料學(xué)報(bào)? ２０２１? ４１(３): ２５－３５.

[３] ＳＭＩＴＨ Ｃ? ＭＯＲＳＣＨＥＲ Ｇ. Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ ｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ ｃｈａｎｇｅｓ ｏｆ ｍｅｌｔ ｉｎ￣

ｆｉｌｔｒａｔｅｄ ＳｉＣ/ ＳｉＣ ｌｏａｄｅｄ ｉｎ ｔｅｎｓｉｏｎ ａｔ ｒｏｏｍ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ[Ｊ]. Ｃｅｒａｍｉｃｓ

Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ? ２０１８? ４４(１): １８３－１９２.

[４] 周俊? 朱文耀? 王超. 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的聲發(fā)射信號(hào)處理算法研究

[Ｍ]. 北京: 電子工業(yè)出版社? ２０２１.

[５] 童小燕? 張佳麗? 姚磊江? 等. ２Ｄ－Ｃ/ ＳｉＣ 拉伸損傷的聲發(fā)射信

號(hào)聚類分析[Ｊ]. 固體力學(xué)學(xué)報(bào)? ２０１４? ３５(２): １０９－１１４.

[６] 黃喜鵬? 王波? 楊成鵬? 等. 基于聲發(fā)射信號(hào)的三維針刺 Ｃ/ ＳｉＣ

復(fù)合材料拉伸損傷演化研究[Ｊ]. 無機(jī)材料學(xué)報(bào)? ２０１８? ３３(６):

６０９－６１６.

[７] ＬＯＵＴＡＳ Ｔ? ＫＯＳＴＯＰＯＵＬＯＳ Ｖ. Ｈｅａｌｔｈ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｏｆ ｃａｒｂｏｎ /ｃａｒｂｏｎ?

ｗｏｖｅｎ ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｄ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓ. Ｄａｍａｇｅ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ｂｙ ｕｓｉｎｇ ａｄｖａｎｃｅｄ

ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ. Ｐａｒｔ Ⅰ: Ａｃｏｕｓｔｉｃ ｅｍｉｓｓｉｏｎ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ

ａｎｄ ｄａｍａｇｅ ｍｅｃｈａｎｉｓｍｓ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ [ Ｊ ]. Ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ

Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ? ２００９? ６９(２): ２６５－２７２.

[８] ＭＯＭＯＮ Ｓ? ＧＯＤＩＮ Ｎ? ＲＥＹＮＡＵＤ Ｐ? ｅｔ ａｌ. Ｕｎｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ ａｎｄ ｓｕ￣

ｐｅｒｖｉｓｅｄ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ＡＥ ｄａｔａ ｃｏｌｌｅｃｔｅｄ ｄｕｒｉｎｇ ｆａｔｉｇｕｅ ｔｅｓｔ ｏｎ

ＣＭＣ ａｔ ｈｉｇｈ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ[ Ｊ]. Ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓ Ｐａｒｔ Ａ: Ａｐｐｌｉｅｄ Ｓｃｉｅｎｃｅ

ａｎｄ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ? ２０１２? ４３(２): ２５４－２６０.

[９] ＷＨＩＴＬＯＷ Ｔ? ＪＯＮＥＳ Ｅ? ＰＲＺＹＢＹＬＡ Ｃ. Ｉｎ－ｓｉｔｕ ｄａｍａｇｅ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ

ｏｆ ａ ＳｉＣ / ＳｉＣ ｃｅｒａｍｉｃ ｍａｔｒｉｘ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ ｕｓｉｎｇ ａｃｏｕｓｔｉｃ ｅｍｉｓｓｉｏｎ ａｎｄ

ｄｉｇｉｔａｌ ｉｍａｇｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ[Ｊ]. Ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ? ２０１６? １５８: ２４５－２５１.

[１０] ＭＡＩＬＬＥＴ Ｅ? ＳＩＮＧＨＡＬ Ａ? ＨＩＬＭＡＳ Ａ? ｅｔ ａｌ. Ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ ｉｎ－ｓｉｔｕ

ｓｙｎｃｈｒｏｔｒｏｎ Ｘ－ｒａｙ ｍｉｃｒｏｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ ａｎｄ ａｃｏｕｓｔｉｃ ｅｍｉｓｓｉｏｎ ｔｏ ｃｈａｒ￣

ａｃｔｅｒｉｚｅ ｄａｍａｇｅ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ ｉｎ ｃｅｒａｍｉｃ ｍａｔｒｉｘ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓ[Ｊ]. Ｊｏｕｒｎａｌ

ｏｆ ｔｈｅ Ｅｕｒｏｐｅａｎ Ｃｅｒａｍｉｃ Ｓｏｃｉｅｔｙ? ２０１９? ３９(１３): ３５４６－３５５６.

[１１] ＹＡＮＧ Ｈ? ＬＵ Ｚ? ＢＩＥ Ｂ? ｅｔ ａｌ. Ｍｉｃｒｏｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ａｎｄ ｄａｍａｇｅ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ

ｏｆ ＳｉＣｆ

/ ＰｙＣ/ ＳｉＣ ａｎｄ ＳｉＣｆ

/ ＢＮ/ ＳｉＣ ｍｉｎｉ－ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓ: Ａ ｓｙｎｃｈｒｏｔｒｏｎ

Ｘ－ｒａｙ ｃｏｍｐｕｔｅｄ ｍｉｃｒｏｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ ｓｔｕｄｙ[Ｊ]. Ｃｅｒａｍｉｃｓ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ?

２０１９? ４５(９): １１３９５－１１４０２.

[１２] 常巖軍? 矯桂瓊? 張克實(shí)? 等. ３Ｄ Ｃ / ＳｉＣ 復(fù)合材料拉伸性能的

聲發(fā)射研究[Ｊ]. 復(fù)合材料學(xué)報(bào)? ２０１０? ２７(６): ８２－８７.

[１３] 倪迎鴿? 楊宇? 呂毅? 等. 聲發(fā)射在復(fù)合材料損傷機(jī)理研究的

應(yīng)用現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)[Ｊ]. 玻璃鋼/ 復(fù)合材料? ２０１９(８): １１５－１２６.

[１４] 趙文政? 李敏? 張燕南? 等. 復(fù)合材料損傷過程聲發(fā)射信號(hào)聚類

分析與壓縮變形測(cè)量[Ｊ]. 玻璃鋼/ 復(fù)合材料? ２０１８(６): ５－１０.

[１５] ＮＩＫＢＡＫＨＴ Ｍ? ＹＯＵＳＥＦＩ Ｊ? ＨＯＳＳＥＩＮ Ｈ Ｔ? ｅｔ ａｌ. Ｄｅｌａｍｉｎａｔｉｏｎ

ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｆ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ ｌａｍｉｎａｔｅｓ ｗｉｔｈ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ ｆｉｂｅｒ ｏｒｉｅｎ￣

ｔａｔｉｏｎｓ ｕｓｉｎｇ ａｃｏｕｓｔｉｃ ｅｍｉｓｓｉｏｎ ｆｅａｔｕｒｅｓ ａｎｄ ｍｉｃｒｏ ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ[Ｊ].

Ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓ Ｐａｒｔ Ｂ: Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ? ２０１７? １１３: １８５－１９６.

５４ ２０２３ 年 ９ 月

???????????????????????????????????????????????

復(fù)合材料科學(xué)與工程

ＤＯＩ:１０? １９９３６ / ｊ? ｃｎｋｉ? ２０９６－８０００? ２０２３０９２８? ００８

透波疏水涂層制備及性能研究

李懷富１

? 劉序旻２

? 王 智３

? 柴朋軍１?

(１? 北京玻鋼院復(fù)合材料有限公司? 北京 １０２１０１? ２? 中國(guó)船舶工業(yè)集團(tuán)公司第七○八研究所? 上海 ２０１１００?

３? 中北大學(xué)? 太原 ０３００５１)

摘要: 透波涂層作為天線罩最外層材料?不僅要對(duì)天線罩起到保護(hù)和美觀的作用?還要能實(shí)現(xiàn)透波的電磁功能? 天線罩

表面涂覆疏水涂層能有效降低水滴在其表面黏附性?減少水滴對(duì)天線罩透波性能的影響? 本文通過在低介電的氟碳樹脂涂層

中引入介孔二氧化硅粒子?構(gòu)造了疏水表面? 研究結(jié)果表明:１０ｗｔ％二氧化硅粒子涂層體系疏水角達(dá)到 １２９? ４°?同時(shí)?偶聯(lián)劑

改性介孔二氧化硅粒子提高了粒子在溶液中的分散性? 對(duì)比研究涂層體系的耐沖擊性能、鉛筆硬度、附著力、介電性能、透波

性能?結(jié)果表明 １０ｗｔ％改性介孔二氧化硅粒子涂層具有優(yōu)異的綜合性能?實(shí)現(xiàn)了天線罩涂層透波、疏水功能的一體化?

關(guān)鍵詞: 天線罩? 透波? 疏水? 涂層? 介孔二氧化硅? 復(fù)合材料

中圖分類號(hào): ＴＢ３３２ 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: Ａ 文章編號(hào): ２０９６－８０００(２０２３)０９－００５５－０６

Ｐｒｅｐａｒａｔｉｏｎ ａｎｄ ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ ｓｔｕｄｙ ｏｆ ｗａｖｅ－ｔｒａｎｓｍｉｔｔｉｎｇ ａｎｄ ｈｙｄｒｏｐｈｏｂｉｃ ｃｏａｔｉｎｇｓ

ＬＩ Ｈｕａｉｆｕ

１

? ＬＩＵ Ｘｕｍｉｎ

２

? ＷＡＮＧ Ｚｈｉ

３

? ＣＨＡＩ Ｐｅｎｇｊｕｎ

１?

(１? Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ Ｍａｔｅｒｉａｌｓ Ｃｏ.? Ｌｔｄ.? Ｂｅｉｊｉｎｇ １０２１０１? Ｃｈｉｎａ?

２? Ｎｏ. ７０８ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｃｈｉｎａ Ｓｈｉｐｂｕｉｌｄｉｎｇ Ｉｎｄｕｓｔｒｙ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ? Ｓｈａｎｇｈａｉ ２０１１００? Ｃｈｉｎａ?

３? Ｎｏｒｔｈ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｃｈｉｎａ? Ｔａｉｙｕａｎ ０３００５１? Ｃｈｉｎａ)

Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ａｓ ｔｈｅ ｏｕｔｅｒｍｏｓｔ ｍａｔｅｒｉａｌ ｏｆ ｔｈｅ ｒａｄｏｍｅ? ｔｈｅ ｗａｖｅ－ｔｒａｎｓｍｉｔｔｉｎｇ ｃｏａｔｉｎｇ ｎｏｔ ｏｎｌｙ ｐｒｏｔｅｃｔｓ ａｎｄ ｂｅａｕｔｉ￣

ｆｉｅｓ ｔｈｅ ｒａｄｏｍｅ? ｂｕｔ ａｌｓｏ ｒｅａｌｉｚｅｓ ｔｈｅ ｅｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｃ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｏｆ ｗａｖｅ－ｔｒａｎｓｍｉｔｔｉｎｇ. Ｔｈｅ ｈｙｄｒｏｐｈｏｂｉｃ ｃｏａｔｉｎｇ ｏｎ ｔｈｅ

ｓｕｒｆａｃｅ ｏｆ ｔｈｅ ｒａｄｏｍｅ ｃａｎ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ｒｅｄｕｃｅ ｔｈｅ ａｄｈｅｓｉｏｎ ｏｆ ｗａｔｅｒ ｄｒｏｐｌｅｔｓ ｏｎ ｉｔｓ ｓｕｒｆａｃｅ ａｎｄ ｒｅｄｕｃｅ ｔｈｅ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｏｆ

ｗａｔｅｒ ｄｒｏｐｌｅｔｓ ｏｎ ｔｈｅ ｗａｖｅ ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ ｔｈｅ ｒａｄｏｍｅ. Ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ? ａ ｈｙｄｒｏｐｈｏｂｉｃ ｓｕｒｆａｃｅ ｗａｓ ｃｏｎ￣

ｓｔｒｕｃｔｅｄ ｂｙ ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｉｎｇ ｍｅｓｏｐｏｒｏｕｓ ｓｉｌｉｃａ ｐａｒｔｉｃｌｅｓ ｉｎ ａ ｌｏｗ－ｄｉｅｌｅｃｔｒｉｃ ｆｌｕｏｒｏｃａｒｂｏｎ ｒｅｓｉｎ ｃｏａｔｉｎｇ. Ｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｒｅ￣

ｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｈｙｄｒｏｐｈｏｂｉｃ ａｎｇｌｅ ｏｆ ｔｈｅ １０ｗｔ％ ｓｉｌｉｃａ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｃｏａｔｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ ｒｅａｃｈｅｓ １２９? ４°. Ａｔ ｔｈｅ ｓａｍｅ ｔｉｍｅ?

ｔｈｅ ｍｏｄｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｍｅｓｏｐｏｒｏｕｓ ｓｉｌｉｃａ ｐａｒｔｉｃｌｅｓ ｂｙ ｔｈｅ ｃｏｕｐｌｉｎｇ ａｇｅｎｔ ｉｍｐｒｏｖｅｓ ｔｈｅ ｄｉｓｐｅｒｓｉｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ｐａｒｔｉｃｌｅｓ ｉｎ

ｓｏｌｕｔｉｏｎ. Ｗｅ ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅｌｙ ｓｔｕｄｉｅｄ ｔｈｅ ｉｍｐａｃｔ ｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ? ｐｅｎｃｉｌ ｈａｒｄｎｅｓｓ? ａｄｈｅｓｉｏｎ? ｄｉｅｌｅｃｔｒｉｃ ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ? ｗａｖｅ

ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ ｏｆ ｔｈｅ ｃｏａｔｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍｓ. Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｃｏａｔｉｎｇ ｒａｔｉｏ ｏｆ ｍｏｄｉｆｉｅｄ １０ｗｔ％ ｍｅｓｏｐｏｒｏｕｓ

ｓｉｌｉｃａ ｐａｒｔｉｃｌｅｓ ｈａｓ ｅｘｃｅｌｌｅｎｔ ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ ａｎｄ ｗａｖｅ－ｔｒａｎｓｍｉｔｔｉｎｇ ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ? ａｎｄ ｒｅａｌｉｚｅｓ ｔｈｅ ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ

ｏｆ ｗａｖｅ－ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ ａｎｄ ｈｙｄｒｏｐｈｏｂｉｃ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｒａｎｄｏｍｅ ｃｏａｔｉｎｇｓ.

Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ:ｒａｄｏｍｅ? ｗａｖｅ ｔｒａｎｓｐａｒｅｎｔ? ｈｙｄｒｏｐｈｏｂｉｃ? ｃｏａｔｉｎｇ? ｍｅｓｏｐｏｒｏｕｓ ＳｉＯ２ ? ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓ

收稿日期: ２０２２－０８－０２

基金項(xiàng)目: 中國(guó)建材集團(tuán)攻關(guān)專項(xiàng) (２０２１ＹＣＪＳ０２)

作者簡(jiǎn)介: 李懷富 (１９８５—)? 男? 碩士? 工程師? 主要研究方向?yàn)閺?fù)合材料成型工藝/ 復(fù)合材料無損檢測(cè)研究?

通訊作者: 柴朋軍 (１９７５—)? 男? 碩士? 教授級(jí)高工? 主要研究方向?yàn)闃渲鶑?fù)合材料結(jié)構(gòu)/ 功能設(shè)計(jì)與應(yīng)用研究? ｃｂｒｃｐｊ＠１６３? ｃｏｍ?

天線罩作為天線系統(tǒng)的保護(hù)罩?能保證天線系

統(tǒng)的可靠工作[１]

? 其中天線罩涂層不僅要對(duì)天線罩

起到保護(hù)和美觀的作用?還要能實(shí)現(xiàn)透波功能[２－４]

?

目前?天線罩主要使用涂層防護(hù)技術(shù)?具有工藝簡(jiǎn)

單、適用性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)? 隨著天線罩涂層防護(hù)技術(shù)的

發(fā)展?對(duì)涂層的功能性如隔熱[５]

、抗靜電[６]

、疏水[７]

等也有更多的需求? 研發(fā)天線罩的專用涂層?對(duì)實(shí)現(xiàn)

天線系統(tǒng)正常穩(wěn)定傳輸、保護(hù)雷達(dá)天線罩具有十分

重要的意義?

在實(shí)際應(yīng)用中?天線罩表面吸附水滴會(huì)影響天

線信號(hào)的傳輸?當(dāng)雷達(dá)天線罩表面吸附水滴甚至形

成水膜時(shí)?將會(huì)大大降低天線罩的信號(hào)傳輸性能[８]

?

２０２３ 年第 ９ 期 ５５

???????????????????????????????????????????????

透波疏水涂層制備及性能研究

為避免這種情況?需提高雷達(dá)天線罩表面的疏水性?

疏水涂層可以防止水滴在天線罩表面形成水膜?降

低雨水對(duì)天線信號(hào)傳輸?shù)挠绊慬９－１１]

? 為保證雷達(dá)信

號(hào)的傳輸性能?要求疏水涂層本身具有較低的介電

常數(shù)?不會(huì)影響天線罩的透波性能? 因此?研究具有

優(yōu)異疏水性能、低介電常數(shù)的天線罩透波專用涂層

具有重要意義?

通常使用液體在固體表面鋪展的角度即接觸角

θ 為衡量疏水性能的標(biāo)準(zhǔn)?０°<θ<９０°為親水態(tài)?表面

易被潤(rùn)濕?９０°<θ<１８０°為疏水態(tài)?表面不易被潤(rùn)濕?

涂層疏水性能與涂層材料表面能和表面微觀粗糙度

有關(guān)[１２]

? 構(gòu)建疏水表面可以從兩方面入手?一是降

低涂層材料本身的表面能?根據(jù)楊氏方程可得:

γ

ｓｇ － γ

ｓｌ ＝ γ

ｌｇ

ｃｏｓ θ (１)

式中:γ

ｓｇ為固氣表面張力?γ

ｓｌ為固液表面張力?γ

ｌｇ為

氣液表面張力? 涂層表面能越大?表面張力越大?表

面越難以被潤(rùn)濕?接觸角越大[７]

? 二是構(gòu)造粗糙微

觀表面?微觀的粗糙表面有助于疏水角的提高[１３]

?

從樹脂基體選材角度出發(fā)?由于氟碳樹脂含有極性

較大的氟元素?表面能較高?具有較低的介電常數(shù)以

及優(yōu)良的耐候性能和力學(xué)性能?常被用于天線罩涂

層體系?但純氟碳樹脂涂層的水接觸角通常小于９５°?

不能有效降低水滴在涂層上的黏附性[１４]

? 從構(gòu)造

微觀粗糙表面角度出發(fā)?添加微納米粒子改性樹脂

可以形成微觀粗糙表面?有效提高樹脂體系的疏水

性能[１５]

? Ｋａｐｒｉｄａｋｉ 等[１６]利用納米無機(jī)粒子如二氧

化鈦(ＴｉＯ２ )、二氧化硅(ＳｉＯ２ )?與聚二甲基硅氧烷共

混?制備了一種透明的納米復(fù)合疏水涂層? Ｚｈｏｕ 等[１７]

利用改性納米 ＴｉＯ２和聚四氟乙烯微球摻雜氟碳樹脂

制備了具備光催化自清潔性能的疏水復(fù)合涂層? 王

巧玲[７]將氟化改性后的微米硅藻土(Ｆ－ＤＥ)和納米

Ｆ－ＳｉＯ２級(jí)顆粒與低表面能樹脂混合制備了性能優(yōu)良

的耐磨超疏水天線罩涂層? 上述方法中多為研究涂

層的疏水性能?缺乏對(duì)涂層電性能方面的表征? 本

文為提高樹脂涂層的疏水性能?將改性介孔二氧化

硅粒子添加到氟碳樹脂中成功制備了一種適用于天

線罩的透波疏水涂層?并對(duì)比研究了涂層體系的疏

水性能、沖擊性能、鉛筆硬度、附著力、介電性能和透

波性能?

１ 試驗(yàn)部分

１? １ 主要試驗(yàn)材料

本文所使用的試驗(yàn)原材料見表 １?

表 １ 試驗(yàn)材料

Ｔａｂｌｅ １ Ｔｅｓｔ ｍａｔｅｒｉａｌ

序號(hào) 原材料 規(guī)格型號(hào) 廠家

１ 氟碳樹脂 ＦＨＣ９０１ 青島海洋化工研究院

２ 介孔二氧化硅 ＳＢＡ－１５ 先豐納米

３

γ ―氨丙基三乙氧基硅烷

(ＫＨ－５５０)

分析純 阿拉丁生化科技有限公司

４ 去離子水 － 實(shí)驗(yàn)室自制

５ 無水乙醇 分析純 天津大茂化學(xué)試劑廠

１? ２ 介孔二氧化硅的改性

介孔二氧化硅粒子型號(hào)為 ＳＢＡ－１５?孔徑為 ６ ~

１１ ｎｍ?ＢＥＴ 比表面積為 ５５０ ~ ６００ ｍ

２

/ ｇ? 介孔二氧

化硅作為一種無機(jī)納米粒子?表面有較多親水的

Ｓｉ—ＯＨ 基團(tuán)?不利于其在樹脂內(nèi)的均勻分散?容易

團(tuán)聚形成缺陷?不僅不利于疏水表面的構(gòu)造?而且還

會(huì)降低涂層的力學(xué)性能? 因此?需要對(duì)介孔二氧化

硅粒子進(jìn)行表面改性?

首先將 ＫＨ－５５０ 進(jìn)行水解?將 １０ ｇ ＫＨ－５５０、１０ ｇ

去離子水和 ８０ ｇ 無水乙醇放入三口燒瓶?在室溫下

攪拌水解 ２ ｈ? 然后配置 １５ ｇ 二氧化硅、７５ ｇ 無水

乙醇和 ２５ ｇ 去離子水的混合溶液?攪拌均勻后加入

１２ ｇ 水解后的 ＫＨ－５５０ 溶液?在 ８０ ℃ 下反應(yīng) ２ ｈ?

反應(yīng)結(jié)束后分別用去離子水和無水乙醇洗滌數(shù)次?

在 ６５ ℃下真空干燥?研磨密封備用?

１? ３ 涂層的制備

將上述改性的二氧化硅和未改性的二氧化硅分

別配置質(zhì)量分?jǐn)?shù)為 ５ｗｔ％、１０ｗｔ％、１５ｗｔ％的二氧化硅

乙酸乙酯溶液各 ５０ ｍＬ?超聲 ３０ ｍｉｎ?然后在溶液中

加入 ５００ ｇ 比例為 １０ ∶ １? ２ 的氟碳樹脂和固化劑?繼續(xù)

超聲分散 ３０ ｍｉｎ 得到液體涂料? 氟碳樹脂涂料、添

加量為 Ｘｗｔ％的未改性二氧化硅和改性二氧化硅涂

料分別記作 ＦＲ、Ｘ－ＳｉＯ２

－ＦＲ 和 Ｘ－改性 ＳｉＯ２

－ＦＲ?

將制備好的涂料倒入噴槍中?待氣流均勻時(shí)噴

涂在基材上? 然后在室溫下放置 １０ ｈ?待溶劑揮發(fā)

后?在 ７０ ℃下固化 ２ ｈ?

１? ４ 澆注體的制備

將上述配好的涂料在室溫下進(jìn)行敞口攪拌?直

至溶劑大部分揮發(fā)出去后倒入模具?再用真空烘箱

將溶劑全部除去? 然后在 ７０ ℃ 下固化 ２ ｈ?并將固

５６ ２０２３ 年 ９ 月

???????????????????????????????????????????????

復(fù)合材料科學(xué)與工程

化完全的澆注體打磨為介電性能測(cè)試的標(biāo)準(zhǔn)樣品?

１? ５ 表 征

１? ５? １ 介孔二氧化硅粒子結(jié)構(gòu)表征

采用 Ｔｈｅｒｍｏ Ｓｃｉｅｎｃｅ 公司的 ＮＩＣＯＬＥＴ ｉＳ１０ 傅

里葉變換紅外光譜儀對(duì)比介孔二氧化硅改性前后紅

外光譜的變化?

１? ５? ２ 涂層疏水性能測(cè)試

測(cè)試采用 ＪＣ２０００Ｄ７Ｍ 型接觸角分析儀?在樣品

表面滴加 ２ μＬ 蒸餾水?測(cè)試表征靜態(tài)接觸角(ＣＡ)

作為衡量疏水性能的標(biāo)準(zhǔn)?在每個(gè)二氧化硅涂層樣

品表面選取 ３~５ 個(gè)不同位置作為測(cè)試點(diǎn)?測(cè)試結(jié)果

取平均值?

１? ５? ３ 涂層附著力測(cè)試

涂層的附著結(jié)合性能采用劃格法表征[１８]

?測(cè)試

方法參照 ＧＢ / Ｔ ９２８６—１９９８? 測(cè)試結(jié)果參照 ＧＢ / Ｔ

９２８６—１９９８ 進(jìn)行評(píng)定?０ 級(jí)為附著力最好?從 ０ 級(jí)到

５ 級(jí)性能逐漸下降?

１? ５? ４ 涂層耐沖擊性能測(cè)試

參照 ＧＢ / Ｔ １７３２—１９９３ 耐沖擊測(cè)試方法表征涂

層抗沖擊性能? 將疏水涂層漆膜面朝上?平放于儀

器下部的測(cè)試位置上?將１ ０００ ｇ 的重錘提升到測(cè)試

所需的高度?使重錘自由下落砸在疏水涂層上? 觀

察被沖擊處漆膜裂紋、皺皮及剝落等現(xiàn)象?

１? ５? ５ 涂層硬度測(cè)試

參照 ＧＢ / Ｔ ６７３９—２００６ 鉛筆硬度判定標(biāo)準(zhǔn)表征

涂層硬度? 將鉛筆的一端削去表面?留下完整的光

滑圓柱形鉛筆筆芯?然后在砂紙上垂直地將鉛筆芯

尖端磨平?獲得一個(gè)平整光滑的圓形橫截面?要求邊

緣沒有碎屑和缺口? 每次使用鉛筆前都要重復(fù)這個(gè)

步驟? 固定樣板?將鉛筆插入儀器小車中?與涂層成

４５°角? 當(dāng)鉛筆的尖端剛接觸到涂層后立即推動(dòng)儀

器小車?用 ０? ５~１ ｍｍ / ｓ 的速度朝前推動(dòng)至少 ７ ｍｍ

的距離? 觀察疏水涂層表面是否出現(xiàn)劃痕?如果未

出現(xiàn)劃痕?更換較高硬度的鉛筆在未進(jìn)行過試驗(yàn)的

涂層表面重復(fù)試驗(yàn)?直到測(cè)試結(jié)果出現(xiàn)超過 ３ ｍｍ

的劃痕為止?如果出現(xiàn)劃痕?更換硬度更低的鉛筆在

未進(jìn)行過試驗(yàn)的涂層表面重復(fù)試驗(yàn)?直到不再出現(xiàn)

超過 ３ ｍｍ 的劃痕為止? 剛好不出現(xiàn)超過 ３ ｍｍ 劃

痕的鉛筆硬度即為涂層的鉛筆硬度?

１? ５? ６ 涂層介電性能測(cè)試

采用美國(guó)安捷倫矢量網(wǎng)絡(luò)分析儀(Ｅ８３６３Ｃ) 進(jìn)

行測(cè)試?介電性能測(cè)試采用波導(dǎo)法?在波導(dǎo)腔內(nèi)插入

待測(cè)樣品塊?測(cè)試頻段為 ８? ２ ~ １２? ４ ＧＨｚ?試樣尺寸

為 ２ ｍｍ×１０? １６ ｍｍ×２２? ８６ ｍｍ? 通過矢量網(wǎng)絡(luò)分析

儀測(cè)試可獲得材料的介電常數(shù) ε?

１? ５? ７ 涂層透波性能測(cè)試

參照 ＧＪＢ ７９５４—２０１２?雷達(dá)透波材料透波率測(cè)

試方法??對(duì)噴涂改性涂料的樣板進(jìn)行了透波性能測(cè)

試(圖 １)?采用聚焦透鏡天線?將平板樣件置于透鏡

焦點(diǎn)? 天線在無罩時(shí)輻射的最大功率為 Ｐ０ ( ｋＷ)?

在有罩時(shí)遠(yuǎn)區(qū)場(chǎng)輻射的最大功率為 Ｐｔ(ｋＷ)?則透波

率 Ｔｔ為:

Ｔｔ

＝

Ｐｔ

Ｐ０

× １００％ (２)

圖 １ 透波測(cè)試

Ｆｉｇ? １ Ｗａｖｅ ｔｒａｎｓｍｉｔｔａｎｃｅ ｔｅｓｔ

采用 ２ 塊尺寸為 ５００ ｍｍ×５００ ｍｍ 的復(fù)材基板

進(jìn)行噴漆前后對(duì)比?試樣表面粗糙度最大為 ６? ４ μｍ?

兩表面平行度不大于 ０? ２°?表面平面度不大于 ０? ３ ｍｍ?

２ 結(jié)果及分析

２? １ 介孔二氧化硅的表面改性

無機(jī)物二氧化硅在乙酸乙酯有機(jī)溶劑中分散性

很差?其表面含有的—ＯＨ 會(huì)導(dǎo)致將二氧化硅作為

填料在涂料中使用時(shí)易發(fā)生沉降和團(tuán)聚[１９]

? 為此

使用 ＫＨ－５５０ 對(duì)介孔二氧化硅的表面進(jìn)行了改性處

理?接枝了有機(jī)官能團(tuán)?改善了其在乙酸乙酯溶劑中

的分散性[２０－２１]

? 如圖 ２(ａ)所示?對(duì)比了改性前后的

介孔二氧化硅紅外光譜圖和其在樹脂溶液中的分散

性? １ １５０ ｃｍ

－１處為介孔二氧化硅的 Ｓｉ—Ｏ—Ｓｉ 彎

曲振動(dòng)特征峰?２ ８５０~２ ９５０ ｃｍ

－１處為介孔二氧化硅

改性后—ＣＨ２基團(tuán)的 Ｃ—Ｈ 伸縮振動(dòng)峰[２２]

?紅外光

譜分析表明偶聯(lián)劑 ＫＨ－５５０ 有效接枝在介孔二氧化

硅表面? 分別取 ５ ｍＬ 改性前后的介孔二氧化硅溶

液倒入玻璃瓶?jī)?nèi)?靜置 ６０ ｍｉｎ 后?觀察對(duì)比液面的

分層情況? 未改性的介孔二氧化硅溶液可以明顯看

２０２３ 年第 ９ 期 ５７

???????????????????????????????????????????????

透波疏水涂層制備及性能研究

到分層情況?見圖 ２(ｂ)中箭頭處?說明未改性介孔

二氧化硅粒子更容易團(tuán)聚?分散穩(wěn)定性較差?相反?

改性的介孔二氧化硅溶液則沒有分層現(xiàn)象?溶液較

穩(wěn)定?分散效果好? ＫＨ－５５０ 與二氧化硅表面—ＯＨ

反應(yīng)?降低了粒子極性與表面能?增大了位阻效應(yīng)?

減少了粒子團(tuán)聚沉降?提高了介孔二氧化硅在溶液

中的分散性[２３]

?有利于涂層噴涂工藝的實(shí)施?

(ａ)

(ｂ)

圖 ２ (ａ)改性前后的介孔二氧化硅的紅外光譜圖?

(ｂ)超聲分散 １５ ｍｉｎ 后靜置 ６０ ｍｉｎ 時(shí)的照片

Ｆｉｇ? ２ (ａ) Ｉｎｆｒａｒｅｄ ｓｐｅｃｔｒａ ｏｆ ｍｅｓｏｐｏｒｏｕｓ ｓｉｌｉｃａ ｂｅｆｏｒｅ ａｎｄ

ａｆｔｅｒ ｍｏｄｉｆｉｃａｔｉｏｎ? (ｂ) ｔｈｅ ｐｈｏｔｏ ｏｆ ｕｌｔｒａｓｏｎｉｃ ｄｉｓｐｅｒｓｉｏｎ

ｆｏｒ １５ ｍｉｎ ａｎｄ ｓｔａｎｄｉｎｇ ｆｏｒ ６０ ｍｉｎ

２? ２ 涂層疏水性能分析

通過接觸角測(cè)試表征了涂層疏水性能變化? 如

圖 ３ 所示?隨著介孔二氧化硅的添加量由 ０ｗｔ％增加

到 １５ｗｔ％?涂層接觸角由 ９２? ７°逐步提高到 １４５? ９°?

這表明介孔二氧化硅的添加成功在涂層表面構(gòu)造了

微觀的粗糙結(jié)構(gòu)?實(shí)現(xiàn)了涂層的疏水性能[１２]

? 而在

介孔二氧化硅改性后?涂層接觸角稍有降低? 這可

能是由于在 ＫＨ－５５０ 接枝介孔二氧化硅的過程中?

部分 ＫＨ－５５０ 在粒子的介孔內(nèi)接枝[２０－２１]

?降低了介

孔粒子的比表面積?影響了疏水表面的構(gòu)造?

圖 ３ 涂層疏水性能測(cè)試

Ｆｉｇ? ３ Ｃｏａｔｉｎｇ ｈｙｄｒｏｐｈｏｂｉｃｉｔｙ ｔｅｓｔ

２? ３ 涂層綜合性能分析

涂層的基本性能有附著力、抗沖擊能力和硬度?

表征了涂層與基體的結(jié)合能力和涂層本身的力學(xué)強(qiáng)

度? 分別采用劃格法、漆膜抗沖擊試驗(yàn)和鉛筆硬度

測(cè)試對(duì)其進(jìn)行了測(cè)試?結(jié)果如表 ２ 所示?

表 ２ 涂層機(jī)械強(qiáng)度測(cè)試

Ｔａｂｌｅ ２ Ｃｏａｔｉｎｇ ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ ｔｅｓｔ

樣品 附著力/ 級(jí) 沖擊值/ (ｋｇ?ｃｍ) 鉛筆硬度/ Ｈ

氟碳樹脂 ０ ９８ ６

１０ｗｔ％－ＳｉＯ２

－ＦＲ １ ９８ ２

１５ｗｔ％－ＳｉＯ２

－ＦＲ １ ９８ ２

１０ｗｔ％－改性 ＳｉＯ２

－ＦＲ ０ ９８ ３

１５ｗｔ％－改性 ＳｉＯ２

－ＦＲ ０ ９８ ３

純樹脂涂層的附著力達(dá)到了最高的 ０ 級(jí)?證明

純樹脂與金屬基體有較高的結(jié)合力?硬度也達(dá)到了

鉛筆測(cè)試的 ６ Ｈ 等級(jí)? 在加入 １０ｗｔ％、１５ｗｔ％未改性

二氧化硅后?其附著力等級(jí)和硬度均有所下降? 未

改性的二氧化硅表面含有大量的羥基?強(qiáng)極性導(dǎo)致

其無法在純樹脂和有機(jī)溶劑中均勻分散?粒子會(huì)團(tuán)

聚成大尺寸的團(tuán)聚體?這些團(tuán)聚體導(dǎo)致涂層形成小

的缺陷?降低了涂層的力學(xué)性能? 二氧化硅經(jīng)過改

性后?表面接枝了—ＮＨ２ ?使其不易團(tuán)聚并改善了其

在有機(jī)溶劑和樹脂中的分散性? 添加改性二氧化硅

的涂層附著力達(dá)到了 ０ 級(jí)?見圖 ４?硬度也提高為

３ Ｈ等級(jí)? 介孔二氧化硅的改性改善了粒子在樹脂

中的分散性?增強(qiáng)了粒子與樹脂之間的結(jié)合力?從而

提高了改性二氧化硅涂層的力學(xué)性能? 涂層的抗沖

擊測(cè)試表明?添加介孔二氧化硅的涂層體系沖擊值

為 ９８ ｋｇ?ｃｍ?與純樹脂沖擊值一致?

５８ ２０２３ 年 ９ 月

???????????????????????????????????????????????

復(fù)合材料科學(xué)與工程

圖 ４ 涂層樣品的附著力性能測(cè)試

Ｆｉｇ? ４ Ｃｏａｔｉｎｇ ａｄｈｅｓｉｏｎ ｔｅｓｔ

２? ４ 涂層介電性能分析

天線罩材料透波性能主要由其介電常數(shù)和介電

損耗決定[２４－２６]

?一般表現(xiàn)為在相同厚度下?介電常

數(shù)與介電損耗角正切更低的材料具有更為優(yōu)異的透

波性能? 但在薄膜涂層中?材料介電性能對(duì)透波性

能的影響主要由其介電常數(shù)決定(界面阻抗匹配起

主導(dǎo)作用)

[２６－２７]

?

１０ｗｔ％改性二氧化硅樹脂涂層具有優(yōu)異的疏水

性能?同時(shí)其分散性、附著力和鉛筆硬度均優(yōu)于未改

性的 １０ｗｔ％二氧化硅氟碳樹脂涂層相應(yīng)性能? 本文

選用 １０ｗｔ％和 １５ｗｔ％改性二氧化硅樹脂涂層作為涂

層介電性能研究對(duì)象?并與純氟碳樹脂涂層進(jìn)行對(duì)

比?結(jié)果如圖 ５ 所示?與純樹脂相比?氟碳樹脂添加

改性介孔二氧化硅和未改性介孔二氧化硅的介電常

數(shù)均有所增加? 介孔二氧化硅是一種帶有空腔結(jié)構(gòu)

的粒子?樹脂可能會(huì)流入其孔洞填補(bǔ)空腔[２８－２９]

? 因

此?引入具有孔洞結(jié)構(gòu)的介孔二氧化硅粒子未能有

效降低體系的介電常數(shù)?反而因二氧化硅成分(介電

常數(shù)為 ３? ７)的存在提高了體系介電常數(shù)? 此外?介

孔二氧化硅粒子在 ＫＨ－５５０ 改性以后?其孔洞體積

較未改性介孔二氧化硅粒子進(jìn)一步降低[３０]

?從而提

高了體系的介電常數(shù)?這也驗(yàn)證了 ＫＨ－５５０ 對(duì)介孔

二氧化硅粒子改性的效果? １５ｗｔ％二氧化硅氟碳樹

脂涂層介電常數(shù)高于 １０ｗｔ％二氧化硅氟碳樹脂涂層

介電常數(shù)?這是因?yàn)槎嘞鄰?fù)合材料的介電常數(shù)值符

合復(fù)合材料混合公式?即復(fù)合材料的介電常數(shù)與其

內(nèi)各組分占比有關(guān)[３１]

?

圖 ５ 涂層介電性能試驗(yàn)

Ｆｉｇ? ５ Ｃｏａｔｉｎｇ ｄｉｅｌｅｃｔｒｉｃ ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ ｔｅｓｔ

２? ５ 涂層透波性能分析

為進(jìn)一步研究噴涂疏水涂層對(duì)透波性能的影響?

本文測(cè)試了 ８~１８ ＧＨｚ 頻率下涂層噴涂前后的透波

率? 如圖 ６ 所示?１０ｗｔ％改性二氧化硅樹脂涂層與

氟碳樹脂涂層在 ８~１５ ＧＨｚ 時(shí)對(duì)基板的電性能影響

均在 ０? １５ ｄＢ 內(nèi)?在高頻(１５~ １８ ＧＨｚ)時(shí)影響較大?

主要原因?yàn)楦哳l電磁波波長(zhǎng)較短?易在有限厚度的

涂層上響應(yīng)? 由圖 ６ 可知?兩個(gè)體系的涂層透波性

能沒有明顯變化?透波率呈現(xiàn)相似的波動(dòng)?證明疏水

涂層加入的改性介孔二氧化硅對(duì)涂層的透波性能不

會(huì)產(chǎn)生影響? 其主要原因在于氟碳樹脂中添加改性

介孔二氧化硅后?涂層介電常數(shù)雖有所增加(圖 ５)?

但涂層厚度有限?并不會(huì)降低其透波性能?

圖 ６ 涂層噴涂前后透波率的差值變化

Ｆｉｇ? ６ Ｔｈｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ ｏｆ ｗａｖｅ ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ

ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｂｅｆｏｒｅ ａｎｄ ａｆｔｅｒ ｓｐｒａｙｉｎｇ

３ 結(jié) 論

本文通過在低介電的氟碳樹脂涂層中引入介孔

二氧化硅粒子?制備了疏水透波功能涂層? 該涂層

具有優(yōu)異的疏水性能與低介電的透波功能?涂覆在

天線罩表面不僅能夠保證雷達(dá)信號(hào)的傳輸?其構(gòu)造

的疏水表面還有利于降低水對(duì)透波性能的影響? 研

２０２３ 年第 ９ 期 ５９

???????????????????????????????????????????????

透波疏水涂層制備及性能研究

究結(jié)果表明?改性介孔二氧化硅粒子在樹脂中的分

散性優(yōu)于未改性介孔二氧化硅粒子的分散性? １０ｗｔ％

改性二氧化硅樹脂涂層具有優(yōu)異的綜合機(jī)械性能?其

附著力為 ０ 級(jí)?硬度為 ３ Ｈ 等級(jí)?沖擊值為 ９８ ｋｇ?ｃｍ?

涂層體系疏水角達(dá)到 １２９? ４°?且其介電常數(shù)為 ２? ８ ~

３? ０?插入損耗變化值小于 ０? ３５ ｄＢ? 因此添加 １０％

改性介孔二氧化硅粒子的涂層具有優(yōu)異的綜合性

能?實(shí)現(xiàn)了天線罩涂層透波、疏水功能的一體化?

參考文獻(xiàn)

[１] 李建偉? 秦強(qiáng)強(qiáng)? 韓冰? 等. 大型天線罩的模態(tài)分析與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

[Ｊ]. 復(fù)合材料科學(xué)與工程? ２０２２(１): ５４－６１.

[２] 李青? 車永星? 趙靖? 等. 石英纖維增強(qiáng)氰酸酯樹脂選頻透波性

能研究[Ｊ]. 復(fù)合材料科學(xué)與工程? ２０２０(１２): １１５－１２０.

[３] 韋鑫? 荊云娟? 尉寄望? 等. 連續(xù)纖維增強(qiáng)天線罩預(yù)制體技術(shù)進(jìn)

展[Ｊ]. 棉紡織技術(shù)? ２０２２? ５０(５): ８１－８４.

[４] 佟文清. 耐高溫雷達(dá)天線罩上的樹脂基復(fù)合材料應(yīng)用[ Ｊ]. 電子

技術(shù)與軟件工程? ２０１９(９): ８７.

[５] 曾照勇? 夏紅娟? 沈艷? 等. 薄壁結(jié)構(gòu)有機(jī)復(fù)合材料天線罩隔熱

涂層研究[Ｊ]. 制導(dǎo)與引信? ２０１６? ３７(２): ２８－３２.

[６] 楊宗邦? 王宇. 雷達(dá)罩防雨蝕抗靜電涂層修復(fù)工藝研究[ Ｊ]. 航

空維修與工程? ２０１５(８): ８７－８９.

[ ７] 王巧玲. 天線罩表面超疏水涂層的制備及性能研究[Ｄ]. 南京: 東

南大學(xué)? ２０２０.

[８] 佟文清? 曹立榮. 雷達(dá)薄壁天線罩的密封及防護(hù)[ Ｊ]. 電子工藝

技術(shù)? ２００８? ２９(４): ２２５－２２６? ２３０.

[９] ＢＨＵＳＨＡＮ Ｂ? ＹＯＮＧ Ｃ Ｊ. Ｎａｔｕｒａｌ ａｎｄ ｂｉｏｍｉｍｅｔｉｃ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｓｕｒｆａｃｅｓ

ｆｏｒ ｓｕｐｅｒｈｙｄｒｏｐｈｏｂｉｃｉｔｙ? ｓｅｌｆ－ｃｌｅａｎｉｎｇ? ｌｏｗ ａｄｈｅｓｉｏｎ? ａｎｄ ｄｒａｇ ｒｅ￣

ｄｕｃｔｉｏｎ[Ｊ]. Ｐｒｏｇｒｅｓｓ ｉｎ Ｍａｔｅｒｉａｌｓ Ｓｃｉｅｎｃｅ? ２０１１? ５６(１): １－１０８.

[１０] ＧＵＯ Ｚ? ＬＩＵ Ｗ? ＳＵ Ｂ Ｌ. Ｓｕｐｅｒｈｙｄｒｏｐｈｏｂｉｃ ｓｕｒｆａｃｅｓ: Ｆｒｏｍ ｎａｔｕｒａｌ

ｔｏ ｂｉｏｍｉｍｅｔｉｃ ｔｏ ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ[Ｊ]. Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｏｌｌｏｉｄ ａｎｄ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｓｃｉ￣

ｅｎｃｅ? ２０１１? ３５３(２):３３５－３５５.

[１１] 曹立榮. 雷達(dá)天線罩超疏水耐候表面研究[ Ｊ]. 電子工藝技術(shù)?

２０１６? ３７(４): ２３９－２４２.

[１２] ＨＵ Ｓ? ＶＬＡＤＥＳＣＵ Ｓ Ｃ? ＰＵＨＡＮ Ｄ? ｅｔ ａｌ. Ｂｉ－Ｇａｕｓｓｉａｎ ｓｔｒａｔｉｆｉｅｄ

ｔｈｅｏｒｙ ｔｏ ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄ ｗｅｔｔａｂｉｌｉｔｙ ｏｎ ｒｏｕｇｈ ｔｏｐｏｇｒａｐｈｉｅｓ[ Ｊ]. Ｓｕｒｆａｃｅ

＆ Ｃｏａｔｉｎｇｓ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ? ２０１９? ３６７: ２７１－２７７.

[１３] 李海洋? 徐揚(yáng)海? 劉東? 等. 超疏水氟硅涂層的制備及性能研

究[Ｊ]. 廣東化工? ２０１３? ４０(１０): １０－１１.

[１４] 霍明亮? 申月英. 高頻天線罩防油污涂層應(yīng)用研究[Ｊ]. 涂料工

業(yè)? ２０１９? ４９(８): ５９－６３.

[１５] ＱＩ Ｃ? ＣＨＥＮ Ｈ? ＳＵＮ Ｙ? ｅｔ ａｌ. Ｆａｃｉｌｅ ｐｒｅｐａｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｒｏｂｕｓｔ ｓｕ￣

ｐｅｒｈｙｄｒｏｐｈｏｂｉｃ ｓｕｒｆａｃｅ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｍｕｌｔｉ: Ｃａｌｅｓ ｎａｎｏｐａｒｔｉｃｌｅ[Ｊ]. Ｐｏｌ￣

ｙｍｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ｓｃｉｅｎｃｅ? ２０２０? ６０(８): １７８５－１７９４.

[１６] ＫＡＰＲＩＤＡＫＩ Ｃ? ＭＡＲＡＶＥＬＡＫＩ－ＫＡＬＡＩＴＺＡＫＩ Ｐ. ＴｉＯ２

－ＳｉＯ２

－ＰＤＭＳ

ｎａｎｏ－ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ ｈｙｄｒｏｐｈｏｂｉｃ ｃｏａｔｉｎｇ ｗｉｔｈ ｓｅｌｆ－ｃｌｅａｎｉｎｇ ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ

ｆｏｒ ｍａｒｂｌｅ ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ[ Ｊ]. Ｐｒｏｇｒｅｓｓ ｉｎ Ｏｒｇａｎｉｃ Ｃｏａｔｉｎｇｓ? ２０１３? ７６

(２－３): ４００－４１０.

[１７] ＺＨＯＵ Ｙ? ＬＩ Ｍ? ＺＨＯＮＧ Ｘ? ｅｔ ａｌ. Ｈｙｄｒｏｐｈｏｂｉｃ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ ｃｏａｔｉｎｇｓ

ｗｉｔｈ ｐｈｏｔｏｃａｔａｌｙｔｉｃ ｓｅｌｆ－ｃｌｅａｎｉｎｇ ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ ｂｙ ｍｉｃｒｏ /ｎａｎｏｐａｒｔｉｃｌｅｓ

ｍｉｘｅｄ ｗｉｔｈ ｆｌｕｏｒｏｃａｒｂｏｎ ｒｅｓｉｎ[ Ｊ]. Ｃｅｒａｍｉｃｓ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ? ２０１５?

４１(４): ５３４１－５３４７.

[１８] 楊劍宇. ＧＦＲＰ 用氟硅體系超疏水涂層的制備及其性能演變研

究[Ｄ]. 哈爾濱: 哈爾濱工業(yè)大學(xué)? ２０１８.

[１９] 譚秀民? 馮安生? 趙恒勤. 硅烷偶聯(lián)劑對(duì)納米二氧化硅表面接

枝改性研究[Ｊ]. 中國(guó)粉體技術(shù)? ２０１１? １７(１): １４－１７.

[ ２０] 王平華? 嚴(yán)滿清? 唐龍祥. 納米粒子表面修飾與改性－ＳｉＯ２納米

粒子表面接枝聚合[Ｊ]. 高分子材料科學(xué)與工程? ２００３(５): １８３－

１８６.

[２１] 章月芳? 楊晉濤? 黃凌琪? 等. 介孔二氧化硅粒子表面改性及

其在聚甲基丙烯酸甲酯超臨界二氧化碳發(fā)泡中的應(yīng)用[ Ｊ]. 高

分子材料科學(xué)與工程? ２０１５? ３１(４): １２７－１３２.

[２２] 高正楠? 江小波? 郭鍇. ＫＨ５５０ 的水解工藝及其對(duì) ＳｉＯ２表面改

性的研究[Ｊ]. 北京化工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)? ２０１２? ３９(２):

７－１２.

[２３] 陳姚? 趙苗苗? 于欣偉? 等. ＫＨ５７０ 改性納米 ＳｉＯ２的制備及應(yīng)

用[Ｊ]. 電鍍與涂飾? ２０１４? ３３(１８): ７８３－７８７.

[２４] 萬順生? 郭靜? 王文濤. 飛行器雷達(dá)天線罩透波性能研究與測(cè)

試[Ｊ]. 南京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào)? ２００９? ４１(ｚ２): ５７－６１.

[２５] 賈蕾? 李高生? 曹群生? 等. 某型機(jī)載寬頻帶天線罩電氣性能

的測(cè)試研究[Ｊ]. 微波學(xué)報(bào)? ２０１２? ２８(４): ４８－５１? ５６.

[２６] 李高生? 明永晉. 天線罩等效傳輸線理論及應(yīng)用[Ｊ]. 通信技術(shù)?

２０１４? ４７(１): ７－１２.

[２７] 張強(qiáng). 天線罩理論與設(shè)計(jì)方法[Ｍ]. 北京: 國(guó)防工業(yè)出版社? ２０１４.

[２８] ＺＨＩ Ｗ? ＺＨＵ Ｈ? ＮＩ Ｃ? ｅｔ ａｌ. Ｓｕｐｅｒｈｙｄｒｏｐｈｏｂｉｃ ｓｕｒｆａｃｅｓ ｗｉｔｈ ｅｘ￣

ｃｅｌｌｅｎｔ ａｂｒａｓｉｏｎ ｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｂｅｎｚｏｘａｚｉｎｅ /ｍｅｓｏｐｏｒｏｕｓ ＳｉＯ２

[Ｊ]. Ｍａｔｅｒｉａｌｓ Ｌｅｔｔｅｒｓ? ２０１６? １８６: ２７４－２７８.

[２９] ＺＨＩ Ｗ? ＺＨＵ Ｈ? ＪＩＮＧ Ｈ? ｅｔ ａｌ. Ｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ｏｆ ａ ｓｕ￣

ｐｅｒ－ｈｙｄｒｏｐｈｏｂｉｃ ｓｕｒｆａｃｅ ｗｉｔｈ ｗｅａｒ ａｎｄ ｓａｌｔ ｓｐｒａｙ ｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ [ Ｊ].

ＲＳＣ Ａｄｖａｎｃｅｓ? ２０１７? ７(６８): ４３１８１－４３１８５.

[３０] 朱慧斌. 高性能苯并噁嗪超疏水復(fù)合材料制備與性能研究[Ｄ].

太原: 中北大學(xué)? ２０１８.

[３１] 陳亞麗. ＳｉＯ２

/ ＳｉＯ２復(fù)合材料介電性能及數(shù)值模擬[Ｄ]. 秦皇島:

燕山大學(xué)? ２００６.

６０ ２０２３ 年 ９ 月

???????????????????????????????????????????????

復(fù)合材料科學(xué)與工程

ＤＯＩ:１０? １９９３６ / ｊ? ｃｎｋｉ? ２０９６－８０００? ２０２３０９２８? ００９

基于 ＰＳＯ－ＢＰ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的玻璃鋼管首層失效預(yù)測(cè)研究

李原昊１

? 胡少偉１?

? 單常喜１

? 牟 釗１

? 潘福渠２

? 李 江３

(１? 重慶大學(xué) 土木工程學(xué)院? 重慶 ４０００４５? ２? 山東東信管道科技研究院有限公司? 聊城 ２５２３００?

３? 新疆水利水電規(guī)劃設(shè)計(jì)管理局? 烏魯木齊 ８３００００)

摘要: 預(yù)測(cè)玻璃鋼管的首層失效對(duì)保障其在水利輸水工程的服役安全具有重要意義? 本文通過粒子群算法優(yōu)化 ＢＰ 神經(jīng)

網(wǎng)絡(luò)(ＰＳＯ－ＢＰ)實(shí)現(xiàn)對(duì)玻璃鋼管在雙軸應(yīng)力下管道復(fù)合層首層失效的預(yù)測(cè)?并將 ＰＳＯ－ＢＰ 模型預(yù)測(cè)結(jié)果通過試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)

證? 研究表明:ＰＳＯ－ＢＰ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)玻璃鋼管首層失效的平均預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率可達(dá) ８５％以上?收斂速度及預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率較對(duì)照

ＢＰ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型均存在優(yōu)勢(shì)?繪制的軸向應(yīng)力與環(huán)向應(yīng)力的雙軸失效包絡(luò)線顯示出 ＰＳＯ－ＢＰ 模型預(yù)測(cè)的失效包絡(luò)線與試驗(yàn)

中測(cè)得的失效包絡(luò)線十分接近?且預(yù)測(cè)失效包絡(luò)線絕大部分位于試驗(yàn)失效包絡(luò)線的內(nèi)側(cè)?故該模型是一種偏安全的預(yù)測(cè)模型?

可作為一種按規(guī)范鑒定玻璃鋼管合格前的有效判斷手段?

關(guān)鍵詞: 玻璃鋼管? ＰＳＯ－ＢＰ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)? 玻璃纖維? 復(fù)合管道? 管道失效

中圖分類號(hào): ＴＢ３３２ 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: Ａ 文章編號(hào): ２０９６－８０００(２０２３)０９－００６１－０６

Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ ｆｉｒｓｔ－ｐｌｙ ｆａｉｌｕｒｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｏｆ ｆｉｂｅｒｇｌａｓｓ ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｄ ｐｌａｓｔｉｃ ｐｉｐｅｓ

ｂａｓｅｄ ｏｎ ＰＳＯ－ＢＰ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ

ＬＩ Ｙｕａｎｈａｏ

１

? ＨＵ Ｓｈａｏｗｅｉ

１?

? ＳＨＡＮ Ｃｈａｎｇｘｉ

１

? ＭＵ Ｚｈａｏ

１

? ＰＡＮ Ｆｕｑｕ

２

? ＬＩ Ｊｉａｎｇ

３

(１? Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｃｉｖｉｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ? Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ? Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ ４０００４５? Ｃｈｉｎａ?

２? Ｓｈａｎｄｏｎｇ Ｄｏｎｇｘｉｎ Ｐｉｐｅｌｉｎｅ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ Ｃｏ.? Ｌｔｄ.? Ｌｉａｏｃｈｅｎｇ ２５２３００? Ｃｈｉｎａ?

３? Ｘｉｎｊｉａｎｇ Ｗａｔｅｒ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ａｎｄ Ｈｙｄｒｏｐｏｗｅｒ Ｐｌａｎｎｉｎｇ ａｎｄ Ｄｅｓｉｇｎ Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ? Ｕｒｕｍｑｉ ８３００００? Ｃｈｉｎａ)

Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ ｔｈｅ ｆｉｒｓｔ－ｐｌｙ ｆａｉｌｕｒｅ ｏｆ ｆｉｂｅｒｇｌａｓｓ ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｄ ｐｌａｓｔｉｃ (ＦＲＰ) ｐｉｐｅ ｉｓ ｅｓｓｅｎｔｉａｌ ｔｏ ｅｎｓｕｒｅ ｓｅｒｖ￣

ｉｃｅ ｓａｆｅｔｙ ｉｎ ｗａｔｅｒ ｃｏｎｖｅｙａｎｃｅ ｐｒｏｊｅｃｔｓ. Ｉｎ ｔｈｉｓ ｒｅｓｅａｒｃｈ? ａ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｗａｒｍ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ ｂａｃｋｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ ｎｅｕ￣

ｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ (ＰＳＯ－ＢＰ) ｉｓ ｕｓｅｄ ｔｏ ｐｒｅｄｉｃｔ ｔｈｅ ｆｉｒｓｔ－ｐｌｙ ｆａｉｌｕｒｅ ｏｆ ＦＲＰ ｐｉｐｅ ｕｎｄｅｒ ｂｉａｘｉａｌ ｓｔｒｅｓｓ. Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｄａｔａ

ｖｅｒｉｆｙ ｔｈｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｏｆ ｔｈｅ ＰＳＯ－ＢＰ ｍｏｄｅｌ ａｓ ｗｅｌｌ. Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｉｌｌｕｓｔｒａｔｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｅ ａｖｅｒａｇｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ａｃｃｕｒａ￣

ｃｙ ｏｆ ｔｈｅ ＰＳＯ－ＢＰ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ ｔｈｅ ｆｉｒｓｔ－ｐｌｙ ｆａｉｌｕｒｅ ｏｆ ｔｈｅ ＦＲＰ ｐｉｐｅ ｃｏｕｌｄ ｒｅａｃｈ ｍｏｒｅ ｔｈａｎ ８５％? ｗｈｉｃｈ

ｈａｓ ａｄｖａｎｔａｇｅｓ ｏｖｅｒ ｔｈｅ ｃｏｎｔｒｏｌ ｂａｃｋｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｍｏｄｅｌ ｒｅｇａｒｄｉｎｇ ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ ａｎｄ ａｃｃｕｒａｃｙ. Ｔｈｅ

ｐｌｏｔｔｅｄ ｂｉａｘｉａｌ ｆａｉｌｕｒｅ ｅｎｖｅｌｏｐｅｓ ｏｆ ａｘｉａｌ ａｎｄ ｈｏｏｐ ｓｔｒｅｓｓｅｓ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｆａｉｌｕｒｅ ｅｎｖｅｌｏｐｅｓ ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ ｂｙ ｔｈｅ ＰＳＯ－

ＢＰ ｍｏｄｅｌ ａｒｅ ｖｅｒｙ ｃｌｏｓｅ ｔｏ ｔｈｅ ｆａｉｌｕｒｅ ｅｎｖｅｌｏｐｅｓ ｍｅａｓｕｒｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｔｅｓｔ. Ｔｈｅ ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ ｆａｉｌｕｒｅ ｅｎｖｅｌｏｐｅｓ ａｒｅ ｐｒｉｍａｒｉｌｙ

ｌｏｃａｔｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｔｅｓｔ ｆａｉｌｕｒｅ ｅｎｖｅｌｏｐｅｓ. Ｍｏｓｔ ｏｆ ｔｈｅ ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ ｆａｉｌｕｒｅ ｅｎｖｅｌｏｐｅ ｉｓ ｌｏｃａｔｅｄ ｉｎｓｉｄｅ ｔｈｅ ｔｅｓｔ ｆａｉｌｕｒｅ ｏｎｅ.

Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ? ｔｈｅ ｍｏｄｅｌ ｉｓ ａ ｒａｔｉｏｎａｌ ｓａｆｅｔｙ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ? ｗｈｉｃｈ ｃａｎ ｂｅ ｕｓｅｄ ａｓ ａｎ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ａｐｐｒｏａｃｈ ｔｏ ｉｄｅｎｔｉｆｙ

ＦＲＰ ｐｉｐｅｓ ｂｅｆｏｒｅ ｔｈｅｙ ａｒｅ ｑｕａｌｉｆｉｅｄ ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ.

Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ:ｆｉｂｅｒｇｌａｓｓ ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｄ ｐｌａｓｔｉｃ ｐｉｐｅ? ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｗａｒｍ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｂａｃｋｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ?

ｇｌａｓｓ ｆｉｂｅｒ? ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ ｐｉｐｅｓ? ｐｉｐｅ ｆａｉｌｕｒｅ

收稿日期: ２０２２－０８－０１

基金項(xiàng)目: 重慶市自然科學(xué)基金創(chuàng)新群體科學(xué)基金項(xiàng)目 (ｃｓｔｃ２０２０ｊｃｙｊ－ｃｘｔｔＸ０００３)? 國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目 (５２１３０９０１? ５１７３９００８)?

重慶市技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用發(fā)展專項(xiàng)重點(diǎn)項(xiàng)目 (ｃｓｔｃ２０１９ｊｓｃｘ－ｇｋｓｂＸ００１３)

作者簡(jiǎn)介: 李原昊 (１９９８—)? 男? 碩士研究生? 主要從事復(fù)合管道運(yùn)行安全評(píng)價(jià)方面的研究?

通訊作者: 胡少偉 (１９６９—)? 男? 博士? 教授? 主要從事管道安全評(píng)價(jià)方面的研究? ｈｕｓｈａｏｗｅｉ＠ｃｑｕ? ｅｄｕ? ｃｎ?

玻璃鋼管具有輕質(zhì)量、高耐壓和內(nèi)壁光滑等優(yōu)

點(diǎn)?一經(jīng)推出便得到廣泛關(guān)注與應(yīng)用?目前已被大量

應(yīng)用于水利輸水工程中[１]

? 在實(shí)際應(yīng)用過程中?玻

璃鋼管的破壞常表現(xiàn)為滲漏的首層失效和斷裂的最

終失效?管道一旦發(fā)生破壞?就會(huì)造成巨大的環(huán)境破

壞和經(jīng)濟(jì)損失?因此管道首層失效預(yù)測(cè)對(duì)保障玻璃

２０２３ 年第 ９ 期 ６１

???????????????????????????????????????????????

基于 ＰＳＯ－ＢＰ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的玻璃鋼管首層失效預(yù)測(cè)研究

鋼管的安全服役具有重要意義[２]

?

國(guó)內(nèi)外學(xué)者已對(duì)玻璃鋼管力學(xué)特性進(jìn)行了大量

研究? 倪愛清等[３]基于 Ｈｏｆｆｍａｎ 復(fù)合材料失效準(zhǔn)則?

對(duì)含玻璃鋼管在內(nèi)的六種復(fù)合管道在不同纏繞角度

下承受內(nèi)壓性能進(jìn)行分析?結(jié)果表明玻璃鋼管承受

內(nèi)壓的最佳纏繞角度為 ４５° ~ ５５°? Ｆａｒｓｈａｄ 等[４] 對(duì)

玻璃鋼管在水環(huán)境下的長(zhǎng)期性能進(jìn)行了追蹤?結(jié)果

表明經(jīng)１ ０００ ｈ 的試驗(yàn)管道強(qiáng)度約為其短期強(qiáng)度的

６０％? ＡＳＴＭ Ｄ２９９２ 提供了有效的玻璃鋼管長(zhǎng)期性

能預(yù)測(cè)方法?但該方法需要 １４ 個(gè)月周期才可完成?

部分廠商為此使用層間剪切應(yīng)力(ＩＬＳＳ)測(cè)試和極限

彈性壁應(yīng)力(ＵＷＥＳ)測(cè)試進(jìn)行代替檢驗(yàn)? 研究表明

ＵＷＥＳ 測(cè)試可以有效反應(yīng)基體的橫向開裂?復(fù)合層

首層失效(Ｆｉｒｓｔ Ｐｌｙ Ｆａｉｌｕｒｅ?ＦＰＦ)為判斷玻璃鋼管失

效的重要依據(jù)[５]

? 隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的興起?大量學(xué)者

開始將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于管道的失效預(yù)測(cè)? 喻西崇

等[６]利用 ＧＡ－ＢＰ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)腐蝕管道的失效壓力

進(jìn)行了預(yù)測(cè)?結(jié)果表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可作為一種較好的

方法進(jìn)行剩余強(qiáng)度和最大輸送壓力的預(yù)測(cè)? 徐魯帥

等[７]通過 ＤＥ－ＢＰＮＮ 壓力預(yù)測(cè)模型對(duì)含腐蝕缺陷管

道的失效壓力進(jìn)行了預(yù)測(cè)?結(jié)果表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

可為長(zhǎng)輸管道檢維修提供決策支持?

綜上所述?目前對(duì)玻璃鋼管的內(nèi)壓失效研究主

要集中在理論計(jì)算和試驗(yàn)研究?存在監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)周

期長(zhǎng)、人力和財(cái)力消耗大等問題? 復(fù)合管道結(jié)構(gòu)復(fù)雜

且材料具有各向異性?與均質(zhì)管道相比?物理和化學(xué)

特性存在較大差異? 目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)管道失效壓力

的預(yù)測(cè)主要針對(duì)受腐蝕的均質(zhì)管道?缺少對(duì)包括玻

璃鋼管道在內(nèi)的復(fù)合管道的失效預(yù)測(cè)? 復(fù)合管的失

效具有非線性、多樣性的特點(diǎn)?本文通過粒子群算法

優(yōu)化 ＢＰ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型?實(shí)現(xiàn)對(duì)玻璃鋼管在多軸載荷

下的復(fù)合層首層失效( ＦＰＦ)的預(yù)測(cè)?并使用已有試

驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性進(jìn)行驗(yàn)證?為玻璃鋼管

在按標(biāo)準(zhǔn)檢查前的快速檢測(cè)與失效預(yù)測(cè)提供參考?

１ 基礎(chǔ)理論

１? １ ＢＰ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

誤差逆?zhèn)鞑?ｂａｃｋｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法?簡(jiǎn)

稱 ＢＰ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?是一種將誤差進(jìn)行逆向傳輸以完成

算法訓(xùn)練的前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[８]

? 該網(wǎng)絡(luò)通常包含輸

入層、輸出層和隱層?經(jīng)過信號(hào)的正向傳遞和誤差的

反向回饋?得到各層間的權(quán)值?最終形成預(yù)測(cè)模型?

如圖 １ 中的單隱層 ＢＰ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所示?該網(wǎng)絡(luò)

中輸入神經(jīng)元 ｘ 的數(shù)量為 ｄ?單隱層神經(jīng)元 ｂ 的數(shù)量

為 ｑ?輸出神經(jīng)元 ｙ 的數(shù)量為 ｌ? 其中?ｖｉｈ表示神經(jīng)元

ｘｉ與神經(jīng)元 ｂｈ之間的連接權(quán)?ｗｈｊ表示神經(jīng)元 ｂｈ與神

經(jīng)元 ｙｊ之間的連接權(quán)?

圖 １ ＢＰ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖示

Ｆｉｇ? １ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｄｉａｇｒａｍ ｏｆ ＢＰ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ

隱層 ｂｈ獲取的信號(hào)為:

αｈ

＝∑

ｄ

ｉ ＝ １

ｖｉｈ

ｘｉ (１)

輸出層 ｙｊ獲取的信號(hào)為:

βｊ

＝∑

ｑ

ｈ ＝ １

ｗｈｊ

ｂｈ (２)

擁有 ｍ 個(gè)樣本數(shù)量的訓(xùn)練集 Ｄ 為:

Ｄ＝ {(ｘ１

→? ｙ１

→)? (ｘ２

→? ｙ２

→)??? (ｘｉ

→

? ｙｉ

→

)??? (ｘｍ

→? ｙｍ

→)}

(３)

將訓(xùn)練樣本的誤差記為 Ｅｋ?并沿目標(biāo)的負(fù)梯度

方向?以梯度下降的策略對(duì)目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)所涉及參數(shù)進(jìn)

行調(diào)整?設(shè)定誤差 Ｅｋ 和學(xué)習(xí)率 η?實(shí)現(xiàn)對(duì)權(quán)值的修

正?如公式(４)、公式(５)所示?平均累計(jì)誤差 Ｅ 計(jì)算

如公式(６)所示:

Δｗ

ｋ

ｈｊ

＝ － η??Ｅｋ

/ ?ｗ

ｋ

ｈｊ (４)

ｗ

ｋ＋１

ｈｊ

＝ ｗ

ｋ

ｈｊ

＋ Δｗ

ｋ

ｈｊ (５)

Ｅ ＝

１

ｍ∑

ｍ

ｋ ＝ １

Ｅｋ (６)

最終使 Ｅ 滿足設(shè)定的精度要求即可?

１? ２ 粒子群優(yōu)化算法

Ｋｅｎｎｅｄｙ 和 Ｅｂｅｒｈａｒｔ

[９－１０]從鳥類捕食行為中獲得

靈感?并由此提出可以為群體快速尋優(yōu)的粒子群優(yōu)

化算法?簡(jiǎn)稱 ＰＳＯ? 在該算法中?每一個(gè)優(yōu)化解為鳥

類尋覓的食物?將空間飛行的鳥記作一個(gè)粒子?每個(gè)

粒子需在局部解空間中找尋個(gè)體最優(yōu)解? 全部粒子

形成粒子群?粒子彼此之間通過信息互換?最終得出

群體最優(yōu)解?

該算法在運(yùn)行之初會(huì)隨機(jī)生成一群粒子?該粒子

６２ ２０２３ 年 ９ 月

???????????????????????????????????????????????

復(fù)合材料科學(xué)與工程

的向量維數(shù)為 ｎ?故粒子的位置可用 ｎ 維空間中的一

個(gè)點(diǎn)進(jìn)行表示?該點(diǎn)也為 ｎ 維優(yōu)化空間的一個(gè)解?

用 Ｘｊ 表示第 ｊ 個(gè)粒子目前的位置向量?Ｘｊ

＝

{Ｘｊ１ ?Ｘｊ２ ???Ｘｊｎ }?用 Ｖｊ表示第 ｊ 個(gè)粒子目前的速度

向量?Ｖｊ

＝ {Ｖｊ１ ?Ｖｊ２ ???Ｖｊｎ }?

粒子的位置需要在每一次迭代中代入適應(yīng)度函

數(shù) Ｅｋ?以求出該粒子的適應(yīng)度值?通過適應(yīng)度值之

間的比較求出粒子群歷代個(gè)體的最佳位置 Ｐｊ和全局

最佳位置 Ｇｊ?即 Ｐｊ

＝ {Ｐｊ１ ?Ｐｊ２ ???Ｐｊｎ }?Ｇｊ

＝ {Ｇｊ１ ?Ｇｊ２ ?

??Ｇｊｎ }?

粒子群通過 Ｐｊ、Ｇｊ、Ｘｊ與 Ｖｊ四個(gè)參數(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)粒子

的更新優(yōu)化?得到迭代之后的位置和速度向量?可用

公式(７)、公式(８)表述該算法的進(jìn)化方程? ω 表示

慣性權(quán)重?其關(guān)系到算法的性能?通常較大的 ω 有

利于進(jìn)行全局搜索?較小的 ω 則會(huì)增強(qiáng)局部搜索能

力?為增強(qiáng)算法的魯棒性和計(jì)算速度?選用可自適應(yīng)

調(diào)整的慣性權(quán)重?慣性權(quán)重值與迭代次數(shù)呈線性負(fù)

相關(guān)?其表達(dá)式如公式(９) 所示? 在迭代尋優(yōu)過程

中需設(shè)置粒子速度上限 ｖｍａｘ以避免粒子盲目搜索?

通常 Ｖｊ應(yīng)在[－ｖｍａｘ?ｖｍａｘ]范圍內(nèi)[１１]

?

Ｖｊ(ｋ ＋１) ＝ ω?Ｖｊ(ｋ) ＋ ｃ１?ｒ１?[Ｐｊ(ｋ) －Ｘｊ(ｋ)] ＋

ｃ２?ｒ２?[Ｇｊ(ｋ) －Ｘｊ(ｋ)]

(７)

Ｘｊ(ｋ ＋ １) ＝ Ｘｊ(ｋ) ＋Ｖｊ(ｋ ＋ １) (８)

ω ＝ω ｍａｘ

－ (ω ｍａｘ

－ω ｍｉｎ )?ｋ / ｋｍａｘ (９)

式中:ｃ１和 ｃ２表示學(xué)習(xí)因子?ｒ１和 ｒ２是兩個(gè)獨(dú)立隨機(jī)

數(shù)?介于[０?１]間?ｋ 和 ｋ＋１ 分別表示第 ｋ 代與第 ｋ＋１

代?ｊ 表示第 ｊ 個(gè)粒子?ｋ 為當(dāng)前迭代步數(shù)?ｋｍａｘ為最大

迭代步數(shù)?ωｍａｘ和 ωｍｉｎ分別為 ω 的最大值與最小值?

２ 模型建立

已有研究表明?玻璃鋼管的首層失效與管道的

軸向彈性模量 Ｅａ、環(huán)向彈性模量 Ｅｈ 、玻璃纖維體積

分?jǐn)?shù) Ｖｇ、纖維纏繞角度 θ、管道直徑 Ｄ、管壁厚度 ｔ、

測(cè)試時(shí)軸向與環(huán)向應(yīng)力比 Ｒ 以及施加的壓強(qiáng) Ｐ 存

在較大關(guān)聯(lián)?故選取上述 ８ 個(gè)參數(shù)作為 ＰＳＯ－ＢＰ 神

經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入?yún)?shù)[１１－１３]

?

玻璃鋼管在內(nèi)壓和軸向荷載作用下的失效通常

分為滲漏的首層失效和表現(xiàn)為斷裂的最終失效兩個(gè)

階段[１５]

?用指標(biāo) Ｋ 來表征首層是否失效?使用 ０ 和 １

作為開關(guān)?０ 代表玻璃鋼管首層未失效?１ 則代表首

層失效?Ｋ 為該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的唯一輸出參數(shù)?

經(jīng)多次調(diào)試?最終確定該網(wǎng)絡(luò)的輸入維度為 ８?

輸出維度為 １?包含兩個(gè)隱藏層?每個(gè)隱藏層包含九

個(gè)神經(jīng)元?粒子群算法中慣性權(quán)重指數(shù) ω 從 ０? ９０ 線

性降至 ０? ４５?粒子速度的上限取 １?最大進(jìn)化步數(shù)取

１ ０００? 綜上所述?該算法的計(jì)算流程圖如圖 ２ 所示?

圖 ２ ＰＳＯ－ＢＰ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程圖

Ｆｉｇ? ２ ＰＳＯ－ＢＰ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｌｏｗ ｃｈａｒｔ

３ 算例驗(yàn)證

３? １ 數(shù)據(jù)選取

為能夠形成預(yù)測(cè)精度較高的預(yù)測(cè)模型?本文從

已有研究結(jié)果中獲取模型所需要的參數(shù)[１４－１７]

?其中

軸向彈性模量 Ｅａ、環(huán)向彈性模量 Ｅｈ 、玻璃纖維體積

分?jǐn)?shù) Ｖｇ屬于管道的材料力學(xué)特性?纖維纏繞角度 θ、

管道直徑 Ｄ、管壁厚度 ｔ 屬于管道自身的幾何屬性?

測(cè)試時(shí)軸向與環(huán)向應(yīng)力比 Ｒ 以及施加的壓強(qiáng) Ｐ 則

可反應(yīng)不同的加載條件? 通過數(shù)據(jù)清洗剔除文獻(xiàn)中

含缺失值、異常值、重復(fù)值等在內(nèi)的不良數(shù)據(jù)點(diǎn)[１８]

?

最終獲得 ４００ 條樣本數(shù)據(jù)?從樣本數(shù)據(jù)中隨機(jī)選取

五個(gè)數(shù)據(jù)樣本?如表 １ 所示?

表 １ 隨機(jī)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)

Ｔａｂｌｅ １ Ｒａｎｄｏｍ ｔｒａｉｎｉｎｇ ｓａｍｐｌｅ ｄａｔａ

編

號(hào)

Ｅａ

/ ＭＰａ

Ｅｈ

/ ＭＰａ

Ｖｇ

θ

/ °

Ｄ

/ ｍｍ

ｔ

/ ｍｍ

Ｒ

Ｐ

/ ＭＰａ

Ｋ

１ ２１ １９４ ４０ ９２７ ０.６６ ６３ ２００ ３ ２ ２１.５ １

２ １０ ６９４ １０ ６９４ ０.５ ４５ １００ ３ ２ ６.５ １

３ ８ ３１５ ２４ ３２０ ０.５ ６３ ２００ ３ ０.５ ５.０ ０

４ １０ ８８２ ２９ ５６３ ０.５９ ５５ １５０ ６ ２ ２０.５ １

５ １３ ８６２ １３ ８６２ ０.５９ ４５ １５０ ３ ２ ９.５ １

２０２３ 年第 ９ 期 ６３

???????????????????????????????????????????????

基于 ＰＳＯ－ＢＰ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的玻璃鋼管首層失效預(yù)測(cè)研究

３? ２ 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

將樣本數(shù)據(jù)隨機(jī)分為 Ａ、Ｂ 兩組?其中 Ａ 組占總

數(shù)據(jù)的 ８５％?用作神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練集?Ｂ 組占總數(shù)據(jù)的

１５％?用作網(wǎng)絡(luò)的驗(yàn)證集? 在網(wǎng)格訓(xùn)練過程中?取均

方誤差(ＭＳＥ)作為網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)度值?其計(jì)算公式如公

式(１０)所示?ｙ

ｔ

ｉ為第 ｉ 個(gè)樣本的實(shí)際值?ｙｉ為第 ｉ 個(gè)

樣本預(yù)測(cè)值?

ＭＳＥ ＝

∑

ｎ

ｉ ＝ １

(ｙ

ｔ

ｉ

－ ｙｉ)

５

ｎ

(１０)

為了證明 ＰＳＯ－ＢＰ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(記作模型 Ｐ)

的有效性?取 ＢＰ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(記作模型 Ａ) 作為

對(duì)照組進(jìn)行對(duì)比分析?該 ＢＰ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包含三

個(gè)隱層?其中每個(gè)隱層包含九個(gè)神經(jīng)元? 取 ０? ０１ 作

為訓(xùn)練目標(biāo)值?兩種模型適應(yīng)度值曲線見圖 ３?

圖 ３ 兩種模型適應(yīng)度值曲線

Ｆｉｇ? ３ Ｔｈｅ ｆｉｔｎｅｓｓ ｃｕｒｖｅｓ ｏｆ ｔｈｅ ｔｗｏ ｍｏｄｅｌｓ

兩種模型的 ＭＳＥ 在開始階段隨迭代次數(shù)的增

加迅速減小?隨后逐漸趨近平穩(wěn)? 模型 Ｐ 在 ５０ ~ ６０

次迭代后訓(xùn)練完畢?模型 Ａ 則在 ６０ ~ ７０ 次迭代后完

成訓(xùn)練?故模型 Ｐ 在收斂速度方面更具優(yōu)勢(shì)?

為了充分證明分類結(jié)果的可靠性與普適性?對(duì)

樣本數(shù)據(jù)再進(jìn)行九次分組?共計(jì)十組? 每組均采用

同樣的網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行三次訓(xùn)練與驗(yàn)證?取三次分類

準(zhǔn)確率的平均值作為該組的分類準(zhǔn)確率?最終得到

兩種模型在十組訓(xùn)練下的分類準(zhǔn)確率?見表 ２? 模

型 Ｐ 和模型 Ａ 在分類準(zhǔn)確率方面并未呈現(xiàn)出較大

差異?但模型 Ｐ 總體優(yōu)于模型 Ａ?主要分類指標(biāo) Ｋ 僅

包含 ０ 與 １ 兩個(gè)參數(shù)?易于辨識(shí)?因此 ＰＳＯ－ＢＰ 具有

更好的全局搜索能力?

表 ２ 網(wǎng)絡(luò)分類準(zhǔn)確率

Ｔａｂｌｅ ２ Ｎｅｔｗｏｒｋ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ａｃｃｕｒａｃｙ

訓(xùn)練組

分類準(zhǔn)確率/ ％

模型 Ａ 模型 Ｐ

１ ９９.００ ９９.３３

２ ９９.００ ９９.５８

３ ９９.３３ ９９.８３

４ ９９.０８ ９９.４２

５ ９９.０８ ９９.５０

６ ９９.４２ １００.００

７ ９９.００ ９９.６７

８ ９８.９２ ９９.４２

９ ９９.４１ ９９.９２

１０ ９８.９１ ９９.４２

平均值 ９９.１２ ９９.６１

３? ３ 失效預(yù)測(cè)

在完成訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上?設(shè)定好玻璃鋼

管力學(xué)參數(shù) Ｅａ、Ｅｈ 、Ｖｇ、Ｄ、ｔ、θ、Ｒ? 通過 ＭＡＴＬＡＢ 循

環(huán)語句不斷增加壓強(qiáng) Ｐ?直到指標(biāo) Ｋ 中的數(shù)值變?yōu)?/p>

１?得到首層失效時(shí)對(duì)應(yīng)的壓強(qiáng)?結(jié)合軸向與環(huán)向應(yīng)

力測(cè)試比 Ｒ?即可得到首層失效時(shí)的環(huán)向應(yīng)力 σｈ以

及軸向應(yīng)力 σａ? 通過將預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與已有試驗(yàn)結(jié)果

數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析[１９]

?實(shí)現(xiàn)對(duì)模型預(yù)測(cè)有效性的驗(yàn)

證?其中玻璃鋼管的設(shè)計(jì)參數(shù)如表 ３ 所示?

表 ３ 試驗(yàn)管道設(shè)計(jì)參數(shù)

Ｔａｂｌｅ ３ Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｏｆ ｔｅｓｔ ｐｉｐｅｓ

管道

編號(hào)

Ｅａ

/ ＭＰａ

Ｅｈ

/ ＭＰａ

Ｖｇ

θ

/ °

ｔ

/ ｍｍ

Ｄ

/ ｍｍ

ＰＩＰＥ－１ １２ ４８１ ２１ ９２９ ０.６０ ±５５ ４ １００

ＰＩＰＥ－２ １５ ８７３ １５ ８７３ ０.６０ ±４５ ４ １００

注:試驗(yàn)數(shù)據(jù)來自于文獻(xiàn)[１９]?

玻璃鋼管首層失效預(yù)測(cè)結(jié)果如表 ４ 所示?由表 ４

可知?兩種模型對(duì) ＰＩＰＥ－１ 和 ＰＩＰＥ－２ 的所有測(cè)試比

下的軸向與環(huán)向應(yīng)力預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率均達(dá)到 ８０％以上?

都可被認(rèn)為是較為理想的預(yù)測(cè)模型? 其中?ＰＩＰＥ－２

在 １Ｈ－０Ａ 試驗(yàn)條件下的首層失效預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率高達(dá)

９５％以上? 在 ４Ｈ－１Ａ 的試驗(yàn)條件下?模型綜合預(yù)測(cè)

準(zhǔn)確率最低?主要是由于訓(xùn)練樣本中該類型試驗(yàn)條

件下的數(shù)據(jù)樣本不足造成的?

６４ ２０２３ 年 ９ 月

???????????????????????????????????????????????

復(fù)合材料科學(xué)與工程

表 ４ 首層失效預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率

Ｔａｂｌｅ ４ Ｆｉｒｓｔ－ｐｌｙ ｆａｉｌｕｒｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ａｃｃｕｒａｃｙ

測(cè)試應(yīng)力比 Ｒ

應(yīng)力分布/ ＭＰａ

０Ｈ－１Ａ

環(huán)向應(yīng)力 軸向應(yīng)力

１Ｈ－１Ａ

環(huán)向應(yīng)力 軸向應(yīng)力

２Ｈ－１Ａ

環(huán)向應(yīng)力 軸向應(yīng)力

４Ｈ－１Ａ

環(huán)向應(yīng)力 軸向應(yīng)力

１Ｈ－０Ａ

環(huán)向應(yīng)力 軸向應(yīng)力

ＰＩＰＥ－１

試驗(yàn)值 ０ ８０ １００ １００ ２００ １００ ４００ １００ ３４０ ０

模型 Ａ 預(yù)測(cè) ０ ６８.７８ ９３.４０ ９３.４０ １８０.２４ ９０.１２ ３３２.３１ ８３.０８ ２７２.５４ ０

模型 Ｐ 預(yù)測(cè) ０ ７０.１２ ９３.８０ ９３.８０ １７９.７２ ８９.８６ ３３８.１１ ８４.５３ ２７７.３７ ０

模型 Ａ 準(zhǔn)確率/ ％ ８７.２３ ９３.４７ ９０.３９ ８３.２０ ８０.２２

模型 Ｐ 準(zhǔn)確率/ ％ ９０.１５ ９３.８５ ９０.８３ ８４.６６ ８１.９０

ＰＩＰＥ－２

試驗(yàn)值 ０ １００ １１４ １１４ １６０ ８０ １７０ ４２.５ １２９ ０

模型 Ａ 預(yù)測(cè) ０ ９０.３４ １１７.９３ １１７.９３ １４８.７１ ７４.３６ １４１.３４ ３５.３４ １３１.９２ ０

模型 Ｐ 預(yù)測(cè) ０ ９１.６３ １１６.３７ １１６.３７ １５０.５５ ７５.２８ １４３.９５ ３５.９９ １３１.０１ ０

模型 Ａ 準(zhǔn)確率/ ％ ９０.３４ ９６.２８ ９２.９４ ８３.１４ ９７.６７

模型 Ｐ 準(zhǔn)確率/ ％ ９１.６３ ９７.４８ ９４.０９ ８４.６８ ９８.４４

注:表中 Ｈ 代表 ｈｏｏｐ ｓｔｒｅｓｓ(環(huán)向應(yīng)力)?Ａ 代表 ａｘｉａｌ ｓｔｒｅｓｓ(軸向應(yīng)力)?測(cè)試比 Ｒ 中 ０Ｈ－１Ａ 表示環(huán)向應(yīng)力與軸向應(yīng)力之比為 ０ ∶ １?１Ｈ－１Ａ

表示環(huán)向應(yīng)力與軸向應(yīng)力之比為 １ ∶ １?同理可知其余測(cè)試比表述?

從預(yù)測(cè)結(jié)果看?模型 Ａ 與模型 Ｐ 預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率

接近?將幾次預(yù)測(cè)結(jié)果取平均值進(jìn)行分析可知:模

型 Ｐ 對(duì) ＰＩＰＥ－１ 和 ＰＩＰＥ－２ 的平均預(yù)測(cè)錯(cuò)誤率分別

為 １１? ７２％和 ６? ７４％?模型 Ａ 對(duì) ＰＩＰＥ－１ 和 ＰＩＰＥ－２

的平均預(yù)測(cè)錯(cuò)誤率分別為 １３? １０％和 ７? ９３％?模型 Ｐ

的錯(cuò)誤率在模型 Ａ 錯(cuò)誤率基礎(chǔ)上分別降低 １０? ５３％

和 １５? ０１％?

繪制 Ｐ－１ 和 Ｐ－２ 在試驗(yàn)、模型 Ａ 和模型 Ｂ 預(yù)

測(cè)下的失效包絡(luò)線?得到 ＰＩＰＥ－１ 和 ＰＩＰＥ－２ 的失效

包絡(luò)圖?見圖 ４? 從圖 ４ 中可知?兩種預(yù)測(cè)模型繪

制的失效包絡(luò)線與由試驗(yàn)結(jié)果繪制的包絡(luò)線十分

接近?表明將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于玻璃鋼管的首層失效

預(yù)測(cè)具備可行性?且神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的失效包絡(luò)

線絕大部分位于試驗(yàn)失效包絡(luò)線內(nèi)層?即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

預(yù)測(cè)玻璃鋼管首層失效的模型為一種偏保守和安

全的預(yù)測(cè)模型? 此外?模型 Ｐ 預(yù)測(cè)的失效包絡(luò)線更

接近于試驗(yàn)失效包絡(luò)線?使用 ＰＳＯ－ＢＰ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模

型進(jìn)行玻璃鋼管的首層失效預(yù)測(cè)更具有合理性?

(ａ)基于 ＦＰＦ 的 Ｐ－１ 失效包絡(luò)圖

(ｂ)基于 ＦＰＦ 的 Ｐ－２ 失效包絡(luò)圖

圖 ４ 基于 ＦＰＦ 的預(yù)測(cè)與試驗(yàn)測(cè)試的失效包絡(luò)線比較

Ｆｉｇ? ４ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｃｕｒｖｅｓ ｏｆ ＦＰＦ－ｂａｓｅｄ ｆａｉｌｕｒｅ

ｅｎｖｅｌｏｐｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｔｅｓｔｓ

４ 結(jié) 論

(１)通過管道的軸向彈性模量 Ｅａ、環(huán)向彈性模

量 Ｅｈ 、玻璃纖維體積分?jǐn)?shù) Ｖｇ、纖維纏繞角度 θ、管道

直徑 Ｄ、管壁厚度 ｔ、測(cè)試時(shí)軸向與環(huán)向應(yīng)力比 Ｒ 以

及施加的壓強(qiáng) Ｐ 對(duì) ＰＳＯ－ＢＰ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行分

類訓(xùn)練?從而實(shí)現(xiàn)對(duì)玻璃鋼管首層失效的預(yù)測(cè)?且

所有情況下的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率均達(dá)到 ８０％以上?平均預(yù)

測(cè)準(zhǔn)確率可達(dá) ８５％以上?因此該模型可作為按 ＡＳＴＭ

Ｄ２９９２ 檢測(cè)前的一種有效判斷手段?

(２)ＰＳＯ－ＢＰ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相比于 ＢＰ 神經(jīng)網(wǎng)

絡(luò)模型?在收斂速度上明顯提高?在分類準(zhǔn)確率上

略微提高?總體優(yōu)于 ＢＰ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型?

(３)繪制的軸向應(yīng)力與環(huán)向應(yīng)力的雙軸失效包

２０２３ 年第 ９ 期 ６５

???????????????????????????????????????????????

基于 ＰＳＯ－ＢＰ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的玻璃鋼管首層失效預(yù)測(cè)研究

絡(luò)線顯示出預(yù)測(cè)模型的失效包絡(luò)線絕大部分位于

試驗(yàn)失效包絡(luò)線的內(nèi)側(cè)?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的結(jié)果

偏于安全?

參考文獻(xiàn)

[１] 付成華? 周洪波. 玻璃鋼管在水電站壓力管道中的應(yīng)用復(fù)核分

析[Ｊ]. 西華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)? ２０１５? ３４(４): ８０－８２? ９２.

[２] ＦＩＴＲＩＡＨ Ｓ Ｎ? ＭＡＪＩＤ Ｍ Ａ? ＲＩＤＺＵＡＮ Ｍ? ｅｔ ａｌ. Ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｏｆ ｈｙ￣

ｄｒｏｔｈｅｒｍａｌ ａｇｅｉｎｇ ｏｎ ｔｈｅ ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｖｅ ｂｅｈａｖｉｏｕｒ ｏｆ ｇｌａｓｓ ｆｉｂｒｅ /ｅｐｏｘｙ

ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ ｐｉｐｅｓ[Ｊ]. Ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ? ２０１７? １５９(１): ３５０－３６０.

[３] 倪愛清? 朱以文? 王繼輝. 纏繞角對(duì)復(fù)合材料內(nèi)壓管強(qiáng)度的影

響[Ｊ]. 武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)? ２００６? ２８(３): ４－７.

[４] ＦＡＲＳＨＡＤ Ｍ? ＮＥＣＯＬＡ Ａ. Ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ ａｑｕｅｏｕｓ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ｏｎ ｔｈｅ

ｌｏｎｇ－ｔｅｒｍ ｂｅｈａｖｉｏｒ ｏｆ ｇｌａｓｓ ｆｉｂｅｒ－ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｄ ｐｌａｓｔｉｃ ｐｉｐｅｓ[Ｊ]. Ｐｏｌ￣

ｙｍｅｒ Ｔｅｓｔｉｎｇ? ２００４? ２３(２): １６３－１６７.

[５] ＦＲＯＳＴ Ｓ Ｒ? ＣＥＲＶＥＮＫＡ Ａ. Ｇｌａｓｓ ｆｉｂｒｅ－ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｄ ｅｐｏｘｙ ｍａｔｒｉｘ

ｆｉｌａｍｅｎｔ－ｗｏｕｎｄ ｐｉｐｅｓ ｆｏｒ ｕｓｅ ｉｎ ｔｈｅ ｏｉｌ ｉｎｄｕｓｔｒｙ[Ｊ]. Ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓ Ｍａｎ￣

ｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ? １９９４? ５(２): ７３－８１.

[６] 喻西崇? 趙金洲? 吳應(yīng)湘? 等. 利用改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)腐蝕

管道的剩余強(qiáng)度[Ｊ]. 壓力容器? ２００３(１０): ２２－２７.

[７] 徐魯帥? 凌曉? 馬娟娟? 等. 基于 ＤＥ－ＢＰＮＮ 模型的含腐蝕缺陷

管道失效壓力預(yù)測(cè)[Ｊ]. 中國(guó)安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù)? ２０２１? １７(３):

９１－９６.

[８] 宋春山? 林立邦? 韓紅衛(wèi)? 等. 基于 ＢＰ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的黑龍江漠河

段冰壩預(yù)測(cè)[Ｊ]. 水利水運(yùn)工程學(xué)報(bào)? ２０２１(２): ５７－６３.

[９] ＥＢＥＲＨＡＲＴ Ｒ? ＫＥＮＮＥＤＹ Ｊ. Ａ ｎｅｗ ｏｐｔｉｍｉｚｅｒ ｕｓｉｎｇ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｗａｒｍ

ｔｈｅｏｒｙ[Ｃ] / / ＭＨＳ９５ Ｓｉｘｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ ｏｎ Ｍｉｃｒｏ Ｍａｃｈｉｎｅ

＆ Ｈｕｍａｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ. ＩＥＥＥ? ２００２.

[１０] ＫＥＮＮＥＤＹ Ｊ? ＥＢＥＲＨＡＲＴ Ｒ. Ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｗａｒｍ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ[Ｃ] / /

ＩＣＮＮ９５－Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ. ＩＥＥＥ? ２００２.

[１１] 徐鹍鵬? 惠虎. 基于 Ｔｓａｉ－Ｈｉｌｌ 理論環(huán)氧玻璃鋼管的強(qiáng)度分析

[Ｊ]. 化工進(jìn)展? ２０１６? ３５(１２): ３７９９－３８０６.

[１２] 耿沛? 邢靜忠? 陳曉霞. 纖維螺旋纏繞管的纏繞角優(yōu)化[Ｊ]. 紡

織學(xué)報(bào)? ２０１７? ３８(１): ６１－６６.

[１３] ＲＡＦＩＥＥ Ｒ? ＡＭＩＮＩ Ａ. Ｍｏｄｅｌｉｎｇ ａｎｄ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｆ

ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ ｆａｉｌｕｒｅ ｐｒｅｓｓｕｒｅｓ ｉｎ ｇｌａｓｓ ｆｉｂｅｒ ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｄ ｐｏｌｙｅｓｔｅｒ ｐｉｐｅｓ

[Ｊ]. Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ Ｍａｔｅｒｉａｌｓ Ｓｃｉｅｎｃｅ? ２０１４? ９６(ｐａｒｔＢ): ５７９－５８８.

[ １４] ＳＯＤＥＮ Ｐ Ｄ? ＫＩＴＣＨＩＮＧ Ｒ? ＴＳＥ Ｐ Ｃ. Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｆａｉｌｕｒｅ ｓｔｒｅｓ￣

ｓｅｓ ｆｏｒ ±５５° ｆｉｌａｍｅｎｔ ｗｏｕｎｄ ｇｌａｓｓ ｆｉｂｒｅ ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｄ ｐｌａｓｔｉｃ ｔｕｂｅｓ ｕｎｄｅｒ

ｂｉａｘｉａｌ ｌｏａｄｓ[Ｊ]. Ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓ? １９８９? ２０(２): １２５－１３５.

[１５] ＡＮＧ Ｊ Ｙ? ＭＡＪＩＤ Ｍ? ＮＯＲ Ａ Ｍ? ｅｔ ａｌ. Ｆｉｒｓｔ－ｐｌｙ ｆａｉｌｕｒｅ ｐｒｅｄｉｃ￣

ｔｉｏｎ ｏｆ ｇｌａｓｓ/ｅｐｏｘｙ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ ｐｉｐｅｓ ｕｓｉｎｇ ａｎ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔ￣

ｗｏｒｋ ｍｏｄｅｌ[Ｊ]. Ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ? ２０１８? ２００(９): ５７９－５８８.

[１６] ＭＡＪＩＤ Ｍ? ＡＳＳＡＬＥＨ Ｔ Ａ? ＧＩＢＳＯＮ Ａ Ｇ? ｅｔ ａｌ. Ｕｌｔｉｍａｔｅ ｅｌａｓｔｉｃ

ｗａｌｌ ｓｔｒｅｓｓ (ＵＥＷＳ) ｔｅｓｔ ｏｆ ｇｌａｓｓ ｆｉｂｒｅ ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｄ ｅｐｏｘｙ (ＧＲＥ) ｐｉｐｅ

[Ｊ]. Ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓ Ｐａｒｔ Ａ: Ａｐｐｌｉｅｄ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ?

２０１１? ４２(１０): １５００－１５０８.

[１７] ＳＯＤＥＮ Ｐ Ｄ? ＫＩＴＣＨＩＮＧ Ｒ? ＴＳＥ Ｐ Ｃ? ｅｔ ａｌ. Ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｏｆ

ｗｉｎｄｉｎｇ ａｎｇｌｅ ｏｎ ｔｈｅ ｓｔｒｅｎｇｔｈ ａｎｄ ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｆｉｌａｍｅｎｔ－ｗｏｕｎｄ

ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ ｔｕｂｅｓ ｓｕｂｊｅｃｔｅｄ ｔｏ ｕｎｉａｘｉａｌ ａｎｄ ｂｉａｘｉａｌ ｌｏａｄｓ[Ｊ]. Ｃｏｍ￣

ｐｏｓｉｔｅｓ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ? １９９３? ４６(４): ３６３－３７８.

[１８] 葉鷗? 張璟? 李軍懷. 中文數(shù)據(jù)清洗研究綜述[ Ｊ]. 計(jì)算機(jī)工

程與應(yīng)用? ２０１２? ４８(１４): １２１－１２９.

[１９] ＫＲＩＳＨＮＡＮ Ｐ? ＭＡＪＩＤ Ｍ? ＡＦＥＮＤＩ Ｍ? ＥＴ ＡＬ. Ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ｗｉｎｄ￣

ｉｎｇ ａｎｇｌｅ ｏｎ ｔｈｅ ｂｅｈａｖｉｏｕｒ ｏｆ ｇｌａｓｓ/ｅｐｏｘｙ ｐｉｐｅｓ ｕｎｄｅｒ ｍｕｌｔｉａｘｉａｌ

ｃｙｃｌｉｃ ｌｏａｄｉｎｇ[Ｊ]. Ｍａｔｅｒｉａｌｓ ＆ Ｄｅｓｉｇｎ? ２０１５? ８８(２５): １９６－２０６.

(上接第 ４１ 頁)

[１３] 謝金東? 武亮? 劉志洪? 等. 短切玄武巖纖維混凝土力學(xué)性能試

驗(yàn)研究[Ｊ]. 貴州大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)? ２０２２? ３９(４): １０５－

１０９? １１７.

[１４] 王嵩? 劉潤(rùn)清? 趙碩? 等. 玄武巖纖維混凝土動(dòng)態(tài)力學(xué)性能及

數(shù)值模擬[Ｊ]. 混凝土與水泥制品? ２０２２(７): ６４－６８.

[１５] 李福海? 高浩? 唐慧琪? 等. 短切玄武巖纖維混凝土基本性能試

驗(yàn)研究[Ｊ]. 鐵道科學(xué)與工程學(xué)報(bào)? ２０２２? １９(２): ４１９－４２７.

[１６] 陳峰賓? 許斌? 焦華喆? 等. 玄武巖纖維混凝土纖維分布及孔隙

結(jié)構(gòu)表征[Ｊ]. 中國(guó)礦業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)? ２０２１? ５０(２): ２７３－２８０.

[１７] 吳森寶? 宗琦? 王軍國(guó)? 等. 低溫下泡沫混凝土的動(dòng)態(tài)力學(xué)性能

[Ｊ]. 硅酸鹽通報(bào)? ２０２２? ４１(１): ７６－８７.

[１８] 余文軒? 金瀏? 張仁波? 等. 低溫下混凝土單軸壓縮破壞及尺寸

效應(yīng)細(xì)觀有限元分析[Ｊ]. 中國(guó)科學(xué): 技術(shù)科學(xué)? ２０２１? ５１(３):

３０５－３１４.

[１９] 謝劍? 劉洋? 嚴(yán)加寶? 等. 極地低溫環(huán)境下混凝土斷裂性能試

驗(yàn)研究[Ｊ]. 建筑結(jié)構(gòu)學(xué)報(bào)? ２０２１? ４２(Ｓ１): ３４１－３５０.

[２０] 薛剛? 許勝? 武春風(fēng). 不同水膠比的橡膠混凝土低溫力學(xué)性能

試驗(yàn)研究[Ｊ]. 硅酸鹽通報(bào)? ２０１７? ３６(６): １８８０－１８８５.

[２１] 李德超? 趙晨曦. 玄武巖纖維混凝土基本力學(xué)性能研究[Ｊ]. 公

路? ２０２０? ６５(６): ２３７－２４１.

[２２] 薛維培? 劉曉媛? 姚直書? 等. 不同損傷源對(duì)玄武巖纖維增強(qiáng)

混凝土孔隙結(jié)構(gòu)變化特征的影響[ Ｊ]. 復(fù)合材料學(xué)報(bào)? ２０２０?

３７(９): ２２８５－２２９３.

[２３] 宋力? 胡時(shí)勝. ＳＨＰＢ 數(shù)據(jù)處理中的二波法與三波法[ Ｊ]. 爆炸

與沖擊? ２００５(４): ３６８－３７３.

[２４] 石高揚(yáng)? 王志亮? 石恒. Ｃ７５ 混凝土動(dòng)態(tài)劈裂行為試驗(yàn)與數(shù)值

模擬分析[Ｊ]. 哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)? ２０１９? ５１(２): １０９－１１６.

[２５] 李夕兵. 巖石動(dòng)力學(xué)基礎(chǔ)與應(yīng)用[Ｍ]. 北京: 科學(xué)出版社? ２０１４.

[２６] 蔣正武? 張楠? 李雄英? 等. 國(guó)外超低溫下混凝土性能的研究

進(jìn)展評(píng)述[Ｊ]. 材料導(dǎo)報(bào)? ２０１１? ２５(１３): １－４.

[２７] ＮＡＲＡＹＡＮＡＮ Ｎ? ＭＩＬＡＮＩ Ｓ Ｓ? ＯＭＫＡＲ Ｄ. Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚｉｎｇ ｐｏｒｅ

ｖｏｌｕｍｅ? ｓｉｚｅｓ? ａｎｄ ｃｏｎｎｅｃｔｉｖｉｔｙ ｉｎ ｐｅｒｖｉｏｕｓ ｃｏｎｃｒｅｔｅｓ ｆｏｒ ｐｅｒｍｅａｂｉｌｉｔｙ

ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ[Ｊ]. Ｍａｔｅｒｉａｌｓ Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ? ２０１０? ６１(８): ８０２－８１３.

６６ ２０２３ 年 ９ 月

???????????????????????????????????????????????

復(fù)合材料科學(xué)與工程

ＤＯＩ:１０? １９９３６ / ｊ? ｃｎｋｉ? ２０９６－８０００? ２０２３０９２８? ０１０

結(jié)構(gòu)參數(shù)對(duì) ＣＦＲＰ 三螺栓膠螺混合接頭連接性能的影響研究

楊曉東? 時(shí)建緯? 陳 棟? 李 成?

(鄭州大學(xué) 機(jī)械與動(dòng)力工程學(xué)院? 鄭州 ４５０００１)

摘要: 通過實(shí)驗(yàn)和數(shù)值模擬研究了不同結(jié)構(gòu)參數(shù)對(duì)三螺栓的碳纖維增強(qiáng)復(fù)合材料(ＣＦＲＰ)膠螺混合接頭連接性能的影響

機(jī)制? 建立了基于三維 Ｈａｓｈｉｎ 失效準(zhǔn)則的有限元模型?并借助超景深設(shè)備 Ｋｅｙｅｎｃｅ ＶＨＸ－６０００ 對(duì)接頭的失效區(qū)域進(jìn)行觀測(cè)?

探究了搭接長(zhǎng)度、螺栓孔間距和間隙配合關(guān)系對(duì)接頭連接性能的影響? 結(jié)果表明:增加搭接長(zhǎng)度能夠使接頭的受力分布由接

頭邊緣向中間轉(zhuǎn)移?使接頭性能提升了 ２９? ９％?減小螺栓孔間距能夠提高接頭兩端膠接區(qū)域的連接性能?使接頭性能提升了

１５％?由于三螺栓受力不均?因此兩端螺栓孔為間隙配合時(shí)?能夠增加中間螺栓的受力?使接頭性能提升了 ６? ９％? 接頭的連接

性能隨著搭接長(zhǎng)度的增加而增加?但是增速逐漸減小至零?隨著螺栓孔間距的增加?接頭的連接強(qiáng)度先緩慢增大后快速減小?

最佳螺栓孔間距為 １５ ｍｍ?兩端的螺栓為間隙配合時(shí)能夠增加接頭的連接性能?最佳螺栓孔直徑為 ５? ２ ｍｍ?

關(guān)鍵詞: 復(fù)合材料? 膠螺混合接頭? 結(jié)構(gòu)參數(shù)? 連接性能? 失效行為

中圖分類號(hào): ＴＢ３３２ 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: Ａ 文章編號(hào): ２０９６－８０００(２０２３)０９－００６７－０７

Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ ｔｈｅ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｏｆ ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｏｎ ｔｈｅ ｊｏｉｎｔ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ

ｈｙｂｒｉｄ ｂｏｎｄｅｄ－ｂｏｌｔｅｄ ｊｏｉｎｔ ｆｏｒ ＣＦＲＰ ｗｉｔｈ ｔｈｒｅｅ ｂｏｌｔｓ

ＹＡＮＧ Ｘｉａｏｄｏｎｇ? ＳＨＩ Ｊｉａｎｗｅｉ? ＣＨＥＮ Ｄｏｎｇ? ＬＩ Ｃｈｅｎｇ

?

(Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ ａｎｄ Ｐｏｗｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ? Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ? Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ ４５０００１? Ｃｈｉｎａ)

Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｔｈｅ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｏｎ ｔｈｅ ｊｏｉｎｔ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ ｃａｒｂｏｎ ｆｉｂｅｒ

ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｄ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ (ＣＦＲＰ) ｈｙｂｒｉｄ ｂｏｎｄｅｄ－ｂｏｌｔｅｄ ｊｏｉｎｔ ｗｉｔｈ ｔｈｒｅｅ ｂｏｌｔｓ ｗａｓ ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｄ ｂｙ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ ａｎｄ ｎｕ￣

ｍｅｒｉｃａｌ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓ. Ｔｈｅ ｆｉｎｉｔｅ ｅｌｅｍｅｎｔ ｍｏｄｅｌ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｔｈｒｅｅ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ Ｈａｓｈｉｎ ｆａｉｌｕｒｅ ｃｒｉｔｅｒｉｏｎ ｗａｓ ｅｓｔａｂ￣

ｌｉｓｈｅｄ? ａｎｄ ｔｈｅ ｆａｉｌｕｒｅ ａｒｅａ ｏｆ ｔｈｅ ｊｏｉｎｔ ｗａｓ ｏｂｓｅｒｖｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｈｅｌｐ ｏｆ ｔｈｅ ｕｌｔｒａ－ｄｅｐｔｈ ｏｆ ｆｉｅｌｄ ｄｅｖｉｃｅ Ｋｅｙｅｎｃｅ ＶＨＸ－

６０００. Ｔｈｅ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｏｆ ｌａｐ ｌｅｎｇｔｈ? ｂｏｌｔ ｈｏｌｅ ｓｐａｃｉｎｇ ａｎｄ ｃｌｅａｒａｎｃｅ ｆｉｔ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｏｎ ｔｈｅ ｊｏｉｎｔ ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ ｐｅｒｆｏｒｍ￣

ａｎｃｅ ｗａｓ ｅｘｐｌｏｒｅｄ. Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｉｎｃｒｅａｓｉｎｇ ｔｈｅ ｌａｐ ｌｅｎｇｔｈ ｃａｎ ｔｒａｎｓｆｅｒ ｔｈｅ ｓｔｒｅｓｓ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｅｄｇｅ

ｏｆ ｔｈｅ ｊｏｉｎｔ ｔｏ ｔｈｅ ｍｉｄｄｌｅ ｏｆ ｔｈｅ ｊｏｉｎｔ? ａｎｄ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｊｏｉｎｔ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｂｙ ２９? ９％. Ｒｅｄｕｃｉｎｇ ｔｈｅ ｓｐａｃｉｎｇ ｏｆ ｂｏｌｔ

ｈｏｌｅｓ ｃａｎ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ ｔｈｅ ｂｏｎｄｉｎｇ ａｒｅａ ａｔ ｂｏｔｈ ｅｎｄｓ ｏｆ ｔｈｅ ｊｏｉｎｔ? ａｎｄ ｔｈｅ ｊｏｉｎｔ ｐｅｒｆｏｒｍ￣

ａｎｃｅ ｉｓ ｉｎｃｒｅａｓｅｄ ｂｙ １５％. Ｂｅｃａｕｓｅ ｏｆ ｔｈｅ ｕｎｅｖｅｎ ｆｏｒｃｅ ｏｆ ｔｈｅ ｔｈｒｅｅ ｂｏｌｔｓ? ｓｏ ｗｈｅｎ ｔｈｅ ｔｗｏ ｂｏｌｔ ｈｏｌｅｓ ａｒｅ ｃｌｅａｒａｎｃｅ

ｆｉｔ? ｔｈｅ ｆｏｒｃｅ ｏｆ ｔｈｅ ｍｉｄｄｌｅ ｂｏｌｔ ｃａｎ ｂｅ ｉｎｃｒｅａｓｅｄ? ａｎｄ ｔｈｅ ｊｏｉｎｔ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｉｓ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｂｙ ６? ９％. Ｔｈｅ ｊｏｉｎｔ ｐｅｒ￣

ｆｏｒｍａｎｃｅ ｉｎｃｒｅａｓｅｓ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｉｎｃｒｅａｓｅ ｏｆ ｌａｐ ｌｅｎｇｔｈ? ｂｕｔ ｔｈｅ ｇｒｏｗｔｈ ｒａｔｅ ｇｒａｄｕａｌｌｙ ｄｅｃｒｅａｓｅｓ ｔｏ ｚｅｒｏ. Ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｉｎｃｒｅａｓｅ

ｏｆ ｂｏｌｔ ｈｏｌｅ ｓｐａｃｉｎｇ? ｔｈｅ ｊｏｉｎｔ ｓｔｒｅｎｇｔｈ ｉｎｃｒｅａｓｅｓ ｓｌｏｗｌｙ ａｔ ｆｉｒｓｔ ａｎｄ ｔｈｅｎ ｄｅｃｒｅａｓｅｓ ｒａｐｉｄｌｙ? ａｎｄ ｔｈｅ ｏｐｔｉｍａｌ ｂｏｌｔ ｈｏｌｅ

ｓｐａｃｉｎｇ ｉｓ １５ ｍｍ. Ｗｈｅｎ ｔｈｅ ｂｏｌｔｓ ａｔ ｂｏｔｈ ｅｎｄｓ ａｒｅ ｃｌｅａｒａｎｃｅ ｆｉｔ? ｔｈｅ ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ ｔｈｅ ｊｏｉｎｔ ｃａｎ ｂｅ ｉｎ￣

ｃｒｅａｓｅｄ. Ｔｈｅ ｏｐｔｉｍａｌ ｂｏｌｔ ｈｏｌｅ ｄｉａｍｅｔｅｒ ｉｓ ５? ２ ｍｍ.

Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ:ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ ｍａｔｅｒｉａｌ? ｈｙｂｒｉｄ ｂｏｎｄｅｄ－ｂｏｌｔｅｄ ｊｏｉｎｔ? ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ? ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ?

ｄａｍａｇｅ ｂｅｈａｖｉｏｒ

收稿日期: ２０２２－０８－１７

基金項(xiàng)目: 國(guó)家自然科學(xué)基金 (５２１７５１５３)? 河南省水下智能裝備重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金 (ＺＴ２２０６４Ｕ)

作者簡(jiǎn)介: 楊曉東 (１９９６—)? 男? 碩士研究生? 主要從事智能復(fù)合材料結(jié)構(gòu)分析與優(yōu)化設(shè)計(jì)方面的研究?

通訊作者: 李成 (１９６２—)? 男? 教授? 博士生導(dǎo)師? 主要從事復(fù)合材料損傷分析和復(fù)合材料損傷檢查方面的研究? ｃｈｅｎｇｌｉ＠ｚｚｕ? ｅｄｕ? ｃｎ?

２０２３ 年第 ９ 期 ６７

???????????????????????????????????????????????

結(jié)構(gòu)參數(shù)對(duì) ＣＦＲＰ 三螺栓膠螺混合接頭連接性能的影響研究

１ 前 言

碳纖維增強(qiáng)復(fù)合材料(Ｃａｒｂｏｎ Ｆｉｂｅｒ Ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｄ

Ｐｏｌｙｍｅｒｓ?ＣＦＲＰ)及其連接結(jié)構(gòu)具有高比強(qiáng)度、高比

剛度、輕量化等優(yōu)點(diǎn)[１]

?在航空航天、汽車、船舶等領(lǐng)

域都有廣泛的應(yīng)用[２]

? 復(fù)合材料連接結(jié)構(gòu)作為重要

的傳力樞紐?同時(shí)也是連接的薄弱環(huán)節(jié)[３]

? 從材料

到結(jié)構(gòu)級(jí)別設(shè)計(jì)參數(shù)?如幾何參數(shù)、結(jié)構(gòu)參數(shù)等?對(duì)

結(jié)構(gòu)的連接性能都有直接的影響[４]

?

由于復(fù)合材料具有脆性特點(diǎn)?局部受力過大會(huì)

影響接頭的連接性能?加速接頭的失效?因此探究參

數(shù)對(duì)接頭連接性能的影響具有十分重要的意義[５]

?

Ｘｕ 等[６]通過研究發(fā)現(xiàn)膠螺混合接頭的連接強(qiáng)度比

膠接接頭和螺栓接頭的連接強(qiáng)度平均提高了 ４０? ５％

和 ３１? ９％?三螺栓接頭與單螺栓、雙螺栓接頭相比具

有更佳的連接性能[７]

?但是三螺栓接頭的螺栓載荷

分布不均削弱了接頭的連接性能[８]

?接頭的連接性

能還有很大的提升空間? Ｌｉｕ 等[９] 基于理論、實(shí)驗(yàn)和

數(shù)值模擬等手段對(duì)三螺栓連接接頭載荷分布不均做

了詳盡的解釋? ＭｃＣａｒｔｈｙ 等[１０] 提出了一種確定螺

栓孔間隙對(duì)復(fù)合材料螺栓連接接頭載荷分布影響的

簡(jiǎn)化方法?但是螺栓孔間隙對(duì)三螺栓膠螺混合接頭

的連接性能影響規(guī)律和失效方式仍不清楚? Ｈｅ 等[１１]

通過實(shí)驗(yàn)探究了螺栓直徑和材料厚度對(duì)螺栓連接接

頭拉伸強(qiáng)度的影響?趙馨怡等[１２]針對(duì)膠螺混合接頭?

詳細(xì)分析了端距、螺栓個(gè)數(shù)和螺栓直徑等因素對(duì)其

破壞模式的影響? 但是仍有一些結(jié)構(gòu)參數(shù)如搭接長(zhǎng)

度、螺栓孔間距等對(duì)三螺栓膠螺混合接頭的連接性

能影響規(guī)律和失效方式還未被研究?

盡管已有許多對(duì)螺栓連接接頭的研究?但對(duì)于

性能更佳的膠螺混合接頭結(jié)構(gòu)參數(shù)和間隙配合關(guān)系

的研究十分缺乏? 本文通過實(shí)驗(yàn)和數(shù)值分析相結(jié)合

的方法?分析了 ＣＦＲＰ 膠螺混合接頭的搭接長(zhǎng)度、螺

栓孔間距、螺栓孔間隙對(duì)接頭的連接性能和失效方

式的影響?借助超景深設(shè)備 Ｋｅｙｅｎｃｅ ＶＨＸ－６０００ 對(duì)接

頭的失效區(qū)域進(jìn)行觀測(cè)?定量分析了結(jié)構(gòu)參數(shù)對(duì)接

頭連接性能的影響?為復(fù)合材料膠螺混合接頭在工

程中的應(yīng)用提供一定的理論依據(jù)?

２ 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

實(shí)驗(yàn)材料為山東威海光威公司使用 Ｔ３００ / ７９０１

預(yù)浸料生產(chǎn)制作的碳纖維增強(qiáng)復(fù)合材料層合板?預(yù)

浸料的材料屬性[１３]如表 １ 所示? ＣＦＲＰ 層合板厚度

為 ２? ４ ｍｍ?分層屬性為 [０ / ９０]３Ｓ ? 復(fù)合材料的尺寸

制作采用安徽傲宇數(shù)控科技有限公司生產(chǎn)的高壓水

射流切割機(jī)?實(shí)驗(yàn)在長(zhǎng)春科新公司的 ＷＤＷ－３００ 型

萬能拉伸試驗(yàn)機(jī)上進(jìn)行?拉伸強(qiáng)度和位移實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

來自萬能拉伸試驗(yàn)機(jī)的測(cè)力傳感器?

表 １ Ｔ３００ / ７９０１ 預(yù)浸料 ０°方向材料屬性

Ｔａｂｌｅ １ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ ｐａｒａｍａｔｅｒｓ ｏｆ Ｔ３００ / ７９０１

ｐｒｅｐｒｅｇ ａｔ ０° ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ

參數(shù) 數(shù)值

Ｅ１１

/ ＧＰａ １３８

Ｅ２２

＝Ｅ３３

/ ＧＰａ １１

Ｇ１２

＝Ｇ１３

/ ＧＰａ ６

Ｇ２３

/ ＧＰａ ３.７

Ｖ１２

＝Ｖ１３ ０.２８

Ｖ２３ ０.４

ＸＴ

/ ＭＰａ ２ ０００

ＸＣ

/ ＭＰａ １ １５０

ＹＴ

/ ＭＰａ ６０

ＹＣ

/ ＭＰａ １５２

Ｓ / ＭＰａ ７５

ρ / (ｔ?ｍ

－３

) １.６９

參照 ＡＳＴＭ Ｄ５９６１ 標(biāo)準(zhǔn)的實(shí)驗(yàn)方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)設(shè)

計(jì)?試件尺寸如圖 １ 所示?單個(gè)試件長(zhǎng) Ｌ０

＝ １９０ ｍｍ?

寬 Ｗ＝ ３０ ｍｍ?搭接區(qū)域 Ｌ１

＝ ９０ ｍｍ?螺栓間距 Ｌ２

＝ ３０

ｍｍ?三個(gè)螺栓孔直徑為 Ｃ１

＝ Ｃ２

＝ ５ ｍｍ?三個(gè)螺栓直

徑均為 ５ ｍｍ? 膠接區(qū)域使用愛勞達(dá) ２０１５ 環(huán)氧膠黏

劑?參數(shù)如表 ２ 所示?

圖 １ ＣＦＲＰ 膠螺混合接頭試件及 ＷＤＷ－３００ 型萬能拉伸試驗(yàn)機(jī)

Ｆｉｇ? １ Ｈｙｂｒｉｄ ｂｏｎｄｅｄ－ｂｏｌｔｅｄ ｊｏｉｎｔ ｆｏｒ ＣＦＲＰ ａｎｄ ＷＤＷ－３００ ｔｅｎｓｉｌｅ ｔｅｓｔ ｍａｃｈｉｎｅ

６８ ２０２３ 年 ９ 月

???????????????????????????????????????????????

復(fù)合材料科學(xué)與工程

表 ２ 愛勞達(dá) ２０１５ 環(huán)氧膠黏劑參數(shù)

Ｔａｂｌｅ ２ ＡＲＡＬＤＩＴＥ ２０１５ ｅｐｏｘｙ ａｄｈｅｓｉｖｅ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ

參數(shù) 數(shù)值

Ｅ / ＭＰａ ２ ０００

Ｇ / ＭＰａ ９００

ｔ

０

ｎ

/ ＭＰａ ３０

τ

０

ｓ ?τ

０

ｔ

/ ＭＰａ １４

試件制作過程中?首先使用水刀將試件切至目標(biāo)

尺寸?其次對(duì)膠接區(qū)域用砂紙打磨表面?并用丙酮清

洗?在試件粘接過程中?在試件粘接區(qū)域的邊緣墊上

金屬墊片以保證粘接層厚度為 ０? １ ｍｍ?然后裝上螺

栓并控制所有螺栓的預(yù)緊力為 ０ Ｎ?ｍ?最后將試件

在真空烘箱內(nèi)加熱固化 ２ ｈ?溫度為 １０４ ℉(４０ ℃ )?

在實(shí)驗(yàn)過程中?將試件下端完全固定?在上端施加拉

伸速度 ｖ ＝ ２ ｍｍ / ｍｉｎ 的縱向位移載荷?

３ 有限元模型建立

如圖 ２ 所示?在 ＡＢＡＱＵＳ 有限元分析軟件中建立

了單搭接、三螺栓的 ＣＦＲＰ 膠螺混合接頭的三維有

限元模型?并通過用戶材料子程序 ＶＵＭＩＴ 實(shí)現(xiàn)? 層

合板按厚度共分為 ６ 層?每層為[０ / ９０]鋪層層合板?

厚度為 ０? ２ ｍｍ? 三個(gè)螺栓采用均勻無損傷的各向

同性材料? 如圖 ２ 所示?在建立接觸屬性時(shí)?考慮了

螺栓孔間隙和拉伸過程的摩擦作用?接觸對(duì) Ｎｏ? １ ~

Ｎｏ? ４ 為面面接觸屬性?接觸設(shè)置為硬接觸?并將罰

函數(shù)摩擦系數(shù)設(shè)為 ０? ３

[１４]

?接觸對(duì) Ｎｏ? ５ 為膠接屬性?

接觸設(shè)置為帶損傷行為的膠合接觸?損傷使用 ＢＫ

斷裂準(zhǔn)則? 劃分網(wǎng)格時(shí)均采用縮減積分八節(jié)點(diǎn)線性

單元 Ｃ３Ｄ８Ｒ 的三維實(shí)體單元?并在層合板關(guān)鍵連接

區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)格細(xì)化?

圖 ２ ３Ｄ 有限元模型

Ｆｉｇ? ２ ３Ｄ ｆｉｎｉｔｅ ｅｌｅｍｅｎｔ ｍｏｄｅｌ

對(duì)于層合板的失效損傷模型?采用三維 Ｈａｓｈｉｎ

失效準(zhǔn)則[１５]

?考慮了面內(nèi)失效(纖維拉伸、纖維壓

縮、基體拉伸、基體壓縮)?具體表達(dá)式如下所示?

纖維拉伸失效(σ１１≥０):

σ１１

Ｘｔ

?

è

?

?

?

÷

２

＋

τ１２

Ｓ１２

?

è

?

?

?

÷

２

＋

τ１３

Ｓ１３

?

è

?

?

?

÷

２

＝１ (１)

纖維壓縮失效(σ１１<０):

σ１１

ＸＣ

?

è

?

?

?

÷

２

＝１ (２)

基體拉伸失效(σ２２

＋σ３３≥０):

(σ２２

＋σ３３ )

Ｙ

２

ｔ

＋

τ

２

２３

－σ２２σ３３

Ｓ

２

２３

＋

τ１２

Ｓ１２

?

è

?

?

?

÷

２

＋

τ１３

Ｓ１３

?

è

?

?

?

÷

２

＝１ (３)

基體壓縮失效(σ２２

＋σ３３<０):

１

Ｙｃ

Ｙｃ

２Ｓ１２

?

è

?

?

?

÷

２

－ １

é

?

ê

ê

ù

?

ú

ú

(σ２２

＋σ３３ ) ＋

σ２２

＋σ３３

２Ｓ１２

?

è

?

?

?

÷

２

＋

１

２Ｓ

２

２３

(τ

２

２３

－σ２２σ３３ ) ＋

τ１２

Ｓ１２

?

è

?

?

?

÷

２

＋

τ１３

Ｓ１３

?

è

?

?

?

÷

２

＝１

(４)

式中:σ１１ 、σ２２ 、σ３３ ?τ１２ 、τ１３ 、τ２３為三個(gè)方向的正應(yīng)力

和切應(yīng)力?Ｘｔ、ＸＣ為層合板的縱向拉伸強(qiáng)度與壓縮強(qiáng)

度?Ｙｔ、Ｙｃ為層合板的橫向拉伸強(qiáng)度與壓縮強(qiáng)度?Ｓ１２ 、

Ｓ１３ 、Ｓ２３為層合板的剪切強(qiáng)度?

２０２３ 年第 ９ 期 ６９

???????????????????????????????????????????????

結(jié)構(gòu)參數(shù)對(duì) ＣＦＲＰ 三螺栓膠螺混合接頭連接性能的影響研究

４ 結(jié)果討論

４? １ 實(shí)驗(yàn)與仿真結(jié)果對(duì)比

為了研究不同參數(shù)對(duì)接頭連接性能的影響?共

做了四組參數(shù)下的對(duì)照實(shí)驗(yàn)?每組對(duì)照實(shí)驗(yàn)分別進(jìn)

行三次?通過改變螺栓孔直徑達(dá)到螺栓間隙配合的

效果?試件參數(shù)設(shè)置如表 ３ 所示?

表 ３ 對(duì)照實(shí)驗(yàn)試件參數(shù)

Ｔａｂｌｅ ３ Ｃｏｎｔｒａｓｔ ｔｅｓｔ ｓｐｅｃｉｍｅｎ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ

實(shí)驗(yàn) Ｌ１ Ｌ２ Ｃ１ Ｃ２

Ａ ９０ ３０ ５ ５

Ｂ ９０ ３０ ５ ５.３

Ｃ ９０ １５ ５ ５

Ｄ ６０ １５ ５ ５

實(shí)驗(yàn)結(jié)果與仿真結(jié)果對(duì)比如圖 ３ 所示?可見實(shí)驗(yàn)

結(jié)果與仿真結(jié)果的變化趨勢(shì)一致? 仿真結(jié)果與實(shí)驗(yàn)

結(jié)果的接頭失效載荷數(shù)值相比?仿真結(jié)果的數(shù)值偏大?

二者的最大誤差分別為 ２? ７％、４? ５％、２? ４％、３? １％?

均在 ５％以內(nèi)?失效載荷的誤差可能是由實(shí)驗(yàn)過程中

的一些制造誤差以及膠接區(qū)域膠層的不均勻?qū)е?

實(shí)驗(yàn)結(jié)果的失效位移略大于仿真結(jié)果的失效位移?

二者的最大誤差分別為 ４? ７％、２? ９％、３? １％、４? １％?

均在 ５％以內(nèi)?位移的誤差可能是由實(shí)驗(yàn)過程中試件

夾持端出現(xiàn)的相對(duì)滑動(dòng)導(dǎo)致? 實(shí)驗(yàn)與仿真的誤差結(jié)

果均在 ５％以內(nèi)?證明了有限元仿真模型的有效性?

(ａ)實(shí)驗(yàn) Ａ

(ｂ)實(shí)驗(yàn) Ｂ

(ｃ)實(shí)驗(yàn) Ｃ

(ｄ)實(shí)驗(yàn) Ｄ

圖 ３ 實(shí)驗(yàn)與仿真結(jié)果對(duì)照

Ｆｉｇ? ３ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ

ａｎｄ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ

４? ２ 搭接長(zhǎng)度對(duì)接頭連接性能影響

在 Ｃ 組和 Ｄ 組的對(duì)比實(shí)驗(yàn)中?只改變了搭接長(zhǎng)

度 Ｌ１ ? 分析結(jié)果可知?ＣＦＲＰ 膠螺混合接頭在搭接長(zhǎng)

度 Ｌ１

＝ ９０ ｍｍ 時(shí)具有更優(yōu)的連接性能?比 Ｌ１

＝ ６０ ｍｍ

時(shí)的極限失效載荷提升了約 ２９? ９％?

圖 ４ 為 Ｌ１分別為 ９０ ｍｍ 和 ６０ ｍｍ 的接頭失效

形式超景深放大對(duì)比圖與仿真應(yīng)力分布圖? 從圖 ４

中可以看出:當(dāng)搭接長(zhǎng)度為 ９０ ｍｍ 時(shí)?接頭的失效

形式為螺栓之間由于螺栓擠壓出現(xiàn)的裂紋?說明螺

栓之間的區(qū)域受力最大?從應(yīng)力分布圖也可看出接

頭的螺栓孔附近應(yīng)力集中?當(dāng)搭接長(zhǎng)度為 ６０ ｍｍ

時(shí)?接頭的失效形式為接頭搭接區(qū)域的邊緣由于螺

栓擠壓出現(xiàn)的變形?說明搭接區(qū)域的邊緣是受力最

大的區(qū)域?從應(yīng)力分布圖中可以看出螺栓間的區(qū)域

受力較小?應(yīng)力集中出現(xiàn)在搭接邊緣區(qū)域? 以上結(jié)

果對(duì)比說明搭接長(zhǎng)度的增加能夠有效使接頭的受力

分布由接頭邊緣向中間轉(zhuǎn)移?提升接頭的極限失效

載荷?

７０ ２０２３ 年 ９ 月

???????????????????????????????????????????????

復(fù)合材料科學(xué)與工程

(ａ)搭接長(zhǎng)度 Ｌ１

＝ ９０ ｍｍ 的失效形式

(ｂ)搭接長(zhǎng)度 Ｌ１

＝ ６０ ｍｍ 的失效形式

(ｃ)搭接長(zhǎng)度 Ｌ１

＝ ９０ ｍｍ 的應(yīng)力分布

(ｄ)搭接長(zhǎng)度 Ｌ１

＝ ６０ ｍｍ 的應(yīng)力分布

圖 ４ 不同搭接長(zhǎng)度的失效形式對(duì)比圖和應(yīng)力分布圖

Ｆｉｇ? ４ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｄｉａｇｒａｍ ｏｆ ｆａｉｌｕｒｅ ｍｏｄｅｓ ａｎｄ

ｓｔｒｅｓｓ ｐａｔｔｅｒｎ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｌａｐ ｌｅｎｇｔｈｓ

圖 ５ 所示為不同搭接長(zhǎng)度下?ＣＦＲＰ 膠螺混合接

頭極限失效載荷的變化趨勢(shì)(仿真結(jié)果)? 隨著搭

接長(zhǎng)度的增加?接頭的極限失效載荷值不斷增加?但

增加的幅度逐漸變小?當(dāng)搭接長(zhǎng)度增加到 ９０ ｍｍ 以

后?極限失效載荷值逐漸趨于穩(wěn)定? 因此在工程應(yīng)

用上?為了節(jié)約成本?應(yīng)合理選擇搭接長(zhǎng)度?

圖 ５ 不同搭接長(zhǎng)度接頭的連接性能變化趨勢(shì)

Ｆｉｇ? ５ Ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｔｒｅｎｄ ｏｆ ｊｏｉｎｔ ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ ｗｉｔｈ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｌａｐ ｌｅｎｇｔｈｓ

４? ３ 螺栓孔間距對(duì)接頭連接性能的影響

在 Ａ 組和 Ｃ 組的對(duì)比實(shí)驗(yàn)中?只改變了螺栓孔

間距 Ｌ２ ? 分析結(jié)果可知?ＣＦＲＰ 膠螺混合接頭在 Ｌ２

＝

１５ ｍｍ 時(shí)具有更優(yōu)的連接性能?Ｌ２

＝ ３０ ｍｍ 時(shí)的極

限失效載荷提升了 １５％?

圖 ６ 為 Ｌ２分別為 ３０ ｍｍ 和 １５ ｍｍ 的接頭失效

形式對(duì)比圖? 從圖 ６ 中可以看出:當(dāng)螺栓孔間距為

３０ ｍｍ 時(shí)?接頭的失效形式為兩端螺栓附近膠接區(qū)

域出現(xiàn)的層合板分層失效?當(dāng)螺栓孔間距為 １５ ｍｍ

時(shí)?接頭的失效形式為接頭搭接區(qū)域邊緣、兩端螺栓

以外的膠接區(qū)域出現(xiàn)的層合板分層失效? 以上結(jié)果

對(duì)比說明減小接頭螺栓孔間距、增加接頭兩側(cè)的膠

接區(qū)域?能夠提高接頭兩端膠接區(qū)域的連接性能?從

而提升接頭的極限連接性能?

(ａ)螺栓孔間距 Ｌ２

＝ ３０ ｍｍ 的失效形式

(ｂ)螺栓孔間距 Ｌ２

＝ １５ ｍｍ 的失效形式

圖 ６ 不同螺栓孔間距的失效形式對(duì)比圖

Ｆｉｇ? ６ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｄｉａｇｒａｍ ｏｆ ｆａｉｌｕｒｅ ｍｏｄｅｓ ｗｉｔｈ

ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｂｏｌｔ ｈｏｌｅ ｓｐａｃｉｎｇ

不同螺栓孔間距的接頭連接性能變化趨勢(shì)(仿

真結(jié)果)如圖 ７ 所示? 由圖 ７ 可知?隨著螺栓孔間距

的增加?ＣＦＲＰ 膠螺混合接頭的極限失效載荷值先緩

慢增大?然后急劇減小?當(dāng)螺栓孔間距為 １５ ｍｍ 時(shí)?

極限失效載荷具有最大值 ３４? ２７ ｋＮ?

圖 ７ 不同螺栓孔間距的接頭連接性能變化趨勢(shì)

Ｆｉｇ? ７ Ｔｒｅｎｄ ｏｆ ｊｏｉｎｔ ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｗｉｔｈ

ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｂｏｌｔ ｈｏｌｅ ｓｐａｃｉｎｇｓ

４? ４ 間隙配合對(duì)接頭連接性能的影響

由于正常配合關(guān)系情況下兩端的受力大于中間

螺栓的受力?因此實(shí)驗(yàn)中將兩端螺栓制作為間隙配

合?以減小兩端螺栓的受力? 在 Ａ 組和 Ｂ 組的對(duì)比實(shí)

２０２３ 年第 ９ 期 ７１

???????????????????????????????????????????????

結(jié)構(gòu)參數(shù)對(duì) ＣＦＲＰ 三螺栓膠螺混合接頭連接性能的影響研究

驗(yàn)中?中間螺栓孔直徑 Ｃ１

＝ ５ ｍｍ?兩端螺栓孔直徑

Ｃ２

＝５? ３ ｍｍ? 結(jié)果表明?ＣＦＲＰ 膠螺混合接頭在兩端

螺栓孔間隙為 ５? ３ ｍｍ 時(shí)具有更優(yōu)的連接性能?比螺

栓孔間距為 ５ ｍｍ 時(shí)的極限失效載荷提升了 ６? ９％?

圖 ８ 所示為三個(gè)螺栓均為正常配合關(guān)系和兩端

螺栓為間隙配合的接頭失效形式對(duì)比圖與應(yīng)力分布

圖? 從圖 ８ 中可以看出:當(dāng)三個(gè)螺栓均為正常配合

關(guān)系時(shí)?接頭的失效形式為兩端螺栓由于螺栓擠壓

出現(xiàn)的裂紋?說明兩端螺栓受力較大?從應(yīng)力分布圖

中也可以看出中間螺栓應(yīng)力小于邊緣螺栓應(yīng)力?當(dāng)

兩端螺栓為間隙配合時(shí)?中間螺栓的應(yīng)力明顯大于

兩端螺栓的應(yīng)力?接頭的失效形式為中間螺栓由于

擠壓出現(xiàn)的裂紋?說明中間螺栓受力最大? 以上結(jié)

果對(duì)比說明增加兩端螺栓孔直徑?使兩端螺栓為間

隙配合?能夠減小兩端螺栓的受力?增大中間螺栓的

受力?提升接頭的極限失效載荷?

(ａ)三螺栓均為正常配合(Ｃ１

＝Ｃ２

＝ ５ ｍｍ)的失效形式

(ｂ)兩端螺栓為間隙配合(Ｃ１

＝ ５ ｍｍ、Ｃ２

＝ ５.３ ｍｍ)的失效形式

(ｃ)三螺栓均為正常配合的應(yīng)力分布

(ｄ)兩端螺栓為間隙配合的應(yīng)力分布

圖 ８ 不同間隙配合的失效形式對(duì)比圖和應(yīng)力分布圖

Ｆｉｇ? ８ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｄｉａｇｒａｍ ｏｆ ｆａｉｌｕｒｅ ｍｏｄｅｓ ａｎｄ ｓｔｒｅｓｓ

ｐａｔｔｅｒｎ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｃｌｅａｒａｎｃｅ ｆｉｔｓ

圖 ９ 所示為不同間隙配合關(guān)系的接頭性能變化

趨勢(shì)圖? 由圖 ９ 可知:在兩端螺栓孔直徑相同的情況

下?中間螺栓孔直徑越大?接頭的極限失效載荷越小?

當(dāng)中間螺栓孔直徑為 ５? ３ ｍｍ 時(shí)?兩端螺栓孔直徑

的變化對(duì)接頭的極限失效載荷影響很小?這是因?yàn)?/p>

中間螺栓的間隙配合使中間螺栓幾乎不受力?當(dāng)中

間螺栓孔直徑為 ５ ｍｍ 時(shí)?隨著兩端螺栓孔直徑的

增大?接頭的極限失效載荷先增大后減小?在中間螺

栓孔直徑為 ５? ２ ｍｍ 時(shí)取得最大值?與三個(gè)螺栓全

是正常配合相比?接頭極限失效載荷提升了 ７? ９％?

圖 ９ 不同間隙配合的接頭性能變化趨勢(shì)

Ｆｉｇ? ９ Ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｔｒｅｎｄ ｏｆ ｊｏｉｎｔ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｗｉｔｈ

ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｃｌｅａｒａｎｃｅ ｆｉｔｓ

５ 結(jié) 論

通過實(shí)驗(yàn)和數(shù)值模擬相結(jié)合的方法研究了結(jié)構(gòu)

參數(shù)搭接長(zhǎng)度、螺栓孔間距及間隙配合關(guān)系對(duì)單搭

接、三螺栓的 ＣＦＲＰ 膠螺混合接頭連接性能的影響?

得到如下結(jié)論:

(１)搭接長(zhǎng)度的增加能夠使接頭的受力分布由

接頭邊緣向中間轉(zhuǎn)移?提升 ＣＦＲＰ 膠螺混合接頭的

極限失效載荷? 接頭的連接性能隨著搭接長(zhǎng)度的增

加而不斷增加?但增加的幅度逐漸變小?最終逐漸趨

于穩(wěn)定值?

(２)減小接頭螺栓孔間距能夠提高接頭兩端膠

接區(qū)域的連接性能?提升接頭的極限失效載荷? 隨

著螺栓孔間距的增加?接頭的連接性能先緩慢增加?

然后急劇減小?當(dāng)螺栓孔間距為 １５ ｍｍ 時(shí)?極限失

效載荷具有最大值 ３４? ２７ ｋＮ?

(３)針對(duì)接頭中間螺栓受力小于兩端螺栓受力

的情況?增加兩端螺栓孔直徑?使兩端螺栓為間隙配

合?從而增大中間螺栓的受力?提升接頭的極限失效

載荷? 當(dāng)兩端螺栓孔直徑為 ５? ２ ｍｍ 時(shí)?接頭具有最

佳失效載荷?與三螺栓全是正常配合相比提升了７? ９％?

(下轉(zhuǎn)第 ８４ 頁)

７２ ２０２３ 年 ９ 月

???????????????????????????????????????????????

復(fù)合材料科學(xué)與工程

ＤＯＩ:１０? １９９３６ / ｊ? ｃｎｋｉ? ２０９６－８０００? ２０２３０９２８? ０１１

電子用雙環(huán)戊二烯苯酚樹脂的綠色合成及表征

蔡詩琦１

? 王松松２

? 石 劍１?

? 陳 利２

? 李為民１

? 熊 意２

(１? 常州大學(xué) 石油化工學(xué)院? 常州 ２１３１６４? ２? 杭摩新材料 (嘉興) 有限公司? 嘉興 ３１４０１１)

摘要: 本文以雙環(huán)戊二烯(ＤＣＰＤ)和苯酚為原料?以自制的新型強(qiáng)酸性陽離子交換樹脂為烷基化反應(yīng)的催化劑?催化苯

酚與 ＤＣＰＤ 發(fā)生反應(yīng)生成雙環(huán)戊二烯苯酚樹脂(ＤＰＲ)? 用陽離子交換樹脂替代傳統(tǒng)含氟催化劑作為烷基化反應(yīng)的催化劑?減

少了含氟廢水的產(chǎn)生?更加綠色環(huán)保? 通過改變反應(yīng)時(shí)間、反應(yīng)溫度、原料配比、催化劑用量以及正交實(shí)驗(yàn)?探究烷基化反應(yīng)的

最佳工藝條件以及陽離子交換樹脂磺化度對(duì)產(chǎn)物的影響?使合成的樹脂能夠符合電子用樹脂的要求? 同時(shí)探究 ＤＰＲ 樹脂的

結(jié)構(gòu)?并測(cè)定 ＤＰＲ 樹脂中不同聚合度組分的含量?以及 ＤＰＲ 樹脂的軟化點(diǎn)、收率等數(shù)據(jù)? 實(shí)驗(yàn)表明?當(dāng)采用新型強(qiáng)酸性陽離子

交換樹脂為催化劑?反應(yīng)條件為 ３ ｈ、１２０ ℃ ?原料配比為 ４ ∶ １?催化劑用量為 ２０％時(shí)?聚合度為 ０ 的組分含量可達(dá) ９２? ３６％?

關(guān)鍵詞: 雙環(huán)戊二烯? 苯酚? 強(qiáng)酸性陽離子交換樹脂? 雙環(huán)戊二烯苯酚樹脂? 正交實(shí)驗(yàn)

中圖分類號(hào): ＴＢ３３２ 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: Ａ 文章編號(hào): ２０９６－８０００(２０２３)０９－００７３－０７

Ｓｔｕｄｙ ｏｎ ｇｒｅｅｎ ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ ｏｆ ｄｉｃｙｃｌｏｐｅｎｔａｄｉｅｎｅ ｐｈｅｎｏｌ ｒｅｓｉｎ ｆｏｒ ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ

ＣＡＩ Ｓｈｉｑｉ

１

? ＷＡＮＧ Ｓｏｎｇｓｏｎｇ

２

? ＳＨＩ Ｊｉａｎ

１?

? ＣＨＥＮ Ｌｉ

２

? ＬＩ Ｗｅｉｍｉｎ

１

? ＸＩＯＮＧ Ｙｉ

２

(１? Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｐｅｔｒｏｌｅｕｍ ａｎｄ Ｃｈｅｍｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ? Ｃｈａｎｇｚｈｏｕ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ? Ｃｈａｎｇｚｈｏｕ ２１３１６４? Ｃｈｉｎａ?

２? Ｈａｎｇｍｏ Ｎｅｗ Ｍａｔｅｒｉａｌｓ (Ｊｉａｘｉｎｇ) Ｃｏ.? Ｌｔｄ.? Ｊｉａｘｉｎｇ ３１４０１１? Ｃｈｉｎａ)

Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ? ｄｉｃｙｃｌｏｐｅｎｔａｄｉｅｎｅ (ＤＣＰＤ) ａｎｄ ｐｈｅｎｏｌ ｗｅｒｅ ｕｓｅｄ ａｓ ｒａｗ ｍａｔｅｒｉａｌｓ? ａｎｄ ａ ｎｅｗ ｓｔｒｏｎｇ

ａｃｉｄｉｃ ｃａｔｉｏｎ ｅｘｃｈａｎｇｅ ｒｅｓｉｎ ｍａｄｅ ｂｙ ｏｕｒｓｅｌｖｅｓ ｗａｓ ｕｓｅｄ ａｓ ｔｈｅ ｃａｔａｌｙｓｔ ｆｏｒ ａｌｋｙｌａｔｉｏｎ ｒｅａｃｔｉｏｎ. Ｔｈｅ ｒｅａｃｔｉｏｎ ｏｆ ｐｈｅ￣

ｎｏｌ ｗｉｔｈ ＤＣＰＤ ｗａｓ ｃａｔａｌｙｚｅｄ ｔｏ ｐｒｏｄｕｃｅ ｄｉｃｙｃｌｏｐｅｎｔａｄｉｅｎｅ ｐｈｅｎｏｌ ｒｅｓｉｎ (ＤＰＲ). Ｕｓｉｎｇ ｃａｔｉｏｎ ｅｘｃｈａｎｇｅ ｒｅｓｉｎ ｔｏ ｒｅ￣

ｐｌａｃｅ ｔｈｅ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ｆｌｕｏｒｉｎｅ－ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ ｃａｔａｌｙｓｔ ａｓ ｔｈｅ ｃａｔａｌｙｓｔ ｏｆ ａｌｋｙｌａｔｉｏｎ ｒｅａｃｔｉｏｎ ｒｅｄｕｃｅｓ ｔｈｅ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｏｆ ｆｌｕｏ￣

ｒｉｎｅ－ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ ｗａｓｔｅｗａｔｅｒ ａｎｄ ｉｓ ｍｏｒｅ ｇｒｅｅｎ ａｎｄ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｆｒｉｅｎｄｌｙ. Ｂｙ ｃｈａｎｇｉｎｇ ｔｈｅ ｒｅａｃｔｉｏｎ ｔｉｍｅ? ｒｅａｃｔｉｏｎ

ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ? ｒａｗ ｍａｔｅｒｉａｌ ｒａｔｉｏ? ｃａｔａｌｙｓｔ ｄｏｓａｇｅ ａｎｄ ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ? ｔｈｅ ｏｐｔｉｍａｌ ｐｒｏｃｅｓｓ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ ｏｆ ａｌｋｙｌａ￣

ｔｉｏｎ ｒｅａｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｈｅ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｏｆ ｓｕｌｆｏｎａｔｉｏｎ ｄｅｇｒｅｅ ｏｆ ｃａｔｉｏｎ ｅｘｃｈａｎｇｅ ｒｅｓｉｎ ｏｎ ｔｈｅ ｐｒｏｄｕｃｔ ａｒｅ ｅｘｐｌｏｒｅｄ? ｓｏ ｔｈａｔ ｔｈｅ

ｓｙｎｔｈｅｓｉｚｅｄ ｒｅｓｉｎ ｃａｎ ｍｅｅｔ ｔｈｅ ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ ｏｆ ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ｒｅｓｉｎ. Ａｔ ｔｈｅ ｓａｍｅ ｔｉｍｅ? ｔｈｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｏｆ ＤＰＲ ｒｅｓｉｎ ｗａｓ

ｅｘｐｌｏｒｅｄ? ａｎｄ ｔｈｅ ｃｏｎｔｅｎｔｓ ｏｆ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｗｉｔｈ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｄｅｇｒｅｅｓ ｏｆ ｐｏｌｙｍｅｒｉｚａｔｉｏｎ ｉｎ ＤＰＲ ｒｅｓｉｎ? ａｓ ｗｅｌｌ ａｓ ｔｈｅ ｓｏｆ￣

ｔｅｎｉｎｇ ｐｏｉｎｔ ａｎｄ ｙｉｅｌｄ ｏｆ ＤＰＲ ｒｅｓｉｎ ｗｅｒｅ ｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ. Ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ ｓｈｏｗｓ ｔｈａｔ ｗｈｅｎ ｔｈｅ ｎｅｗ ｓｔｒｏｎｇ ａｃｉｄｉｃ ｃａｔｉｏｎ

ｅｘｃｈａｎｇｅ ｒｅｓｉｎ ｉｓ ｕｓｅｄ ａｓ ｔｈｅ ｃａｔａｌｙｓｔ? ｔｈｅ ｒｅａｃｔｉｏｎ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ ａｒｅ ３ ｈ? １２０ ℃ ? ｔｈｅ ｒａｔｉｏ ｏｆ ｒａｗ ｍａｔｅｒｉａｌｓ ｉｓ ４ ∶ １?

ａｎｄ ｔｈｅ ａｍｏｕｎｔ ｏｆ ｃａｔａｌｙｓｔ ｉｓ ２０％? ｔｈｅ ｃｏｎｔｅｎｔ ｏｆ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ｗｉｔｈ ｐｏｌｙｍｅｒｉｚａｔｉｏｎ ｄｅｇｒｅｅ ｏｆ ０ ｃａｎ ｒｅａｃｈ ９２? ３６％.

Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ:ｄｉｃｙｃｌｏｐｅｎｔａｄｉｅｎｅ? ｐｈｅｎｏｌ? ｓｔｒｏｎｇ ａｃｉｄｉｃ ｃａｔｉｏｎ ｅｘｃｈａｎｇｅ ｒｅｓｉｎ? ｄｉｃｙｃｌｏｐｅｎｔａｄｉｅｎｅ ｐｈｅｎｏｌ ｒｅｓｉｎ?

ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ

收稿日期: ２０２２－０８－１０

基金項(xiàng)目: ２０２１ 年江蘇省研究生實(shí)踐創(chuàng)新計(jì)劃項(xiàng)目 (ＫＹＣＸ２１＿２８５３)? ２０２０ 年南太湖精英計(jì)劃項(xiàng)目? 江蘇省教育廳面上項(xiàng)目 (ＢＹ２０１２０９１)

作者簡(jiǎn)介: 蔡詩琦 (１９９８—)? 女? 碩士研究生? 主要從事酚醛樹脂合成方面的研究?

通訊作者: 石劍 (１９８８—)? 男? 博士? 講師? 主要從事功能性高分子材料方向的研究? ｓｊ８８０７０１＠ｃｃｚｕ? ｅｄｕ? ｃｎ?

１ 前 言

作為運(yùn)用于半導(dǎo)體密封材料的重要原料?雙環(huán)

戊二烯苯酚樹脂還可用于黏合劑、抗氧化劑、層壓板

材料、環(huán)氧樹脂改性劑等[１－２]

? 雙環(huán)戊二烯－苯酚樹

脂的分子結(jié)構(gòu)中含有酚羥基、苯環(huán)、五元環(huán)和六元

環(huán)?這就賦予了該樹脂良好的耐熱性能、化學(xué)反應(yīng)性

能及電絕緣性能[３－５]

? 因此?它可代替雙酚 Ａ 等作

為合成耐熱、耐酸堿、抗摩擦性能優(yōu)良環(huán)氧樹脂的原

２０２３ 年第 ９ 期 ７３

???????????????????????????????????????????????

電子用雙環(huán)戊二烯苯酚樹脂的綠色合成及表征

料?也可代替酚醛樹脂用于油漆制造行業(yè)?還可用于

環(huán)氧樹脂固化劑、印刷電路板及半導(dǎo)體密封膠等的

制造中[６－８]

? 國(guó)內(nèi)對(duì)雙環(huán)戊二烯－酚型樹脂的合成

已經(jīng)有了一定的研究?大多以苯酚和 ＤＣＰＤ 為原料?

在 ＢＦ３?Ｅｔ

２Ｏ、甲磺酸、對(duì)甲苯磺酸等酸性催化劑的

催化作用下合成雙環(huán)戊二烯－苯酚樹脂[９－１０]

?反應(yīng)方

程式見圖 １? 但這些催化劑大多需要通過水洗除

去?會(huì)產(chǎn)生大量廢水?因此?需要尋找到一種綠色的

催化劑?既能高效催化苯酚與雙環(huán)戊二烯的烷基化

反應(yīng)?又能減少?gòu)U水的產(chǎn)生?綠色環(huán)保? 許多學(xué)者采

用陽離子交換樹脂來催化苯酚的烷基化反應(yīng)[１１－１４]

?

并對(duì)苯酚與 ＤＣＰＤ 烷基化反應(yīng)的催化劑進(jìn)行了較多

研究[１５－１６]

? 若將陽離子交換樹脂作為催化劑運(yùn)用

到雙環(huán)戊二烯苯酚樹脂的合成中?就可改變反應(yīng)過

程中產(chǎn)生大量含氟廢水的情況?

(ｎ ＝ ０?１?ｎ<０ 指一分子苯酚與一分子雙環(huán)戊二烯反應(yīng)的結(jié)構(gòu))

圖 １ 苯酚與雙環(huán)戊二烯反應(yīng)方程式

Ｆｉｇ? １ Ｒｅａｃｔｉｏｎ ｅｑｕａｔｉｏｎ ｏｆ ｐｈｅｎｏｌ ａｎｄ ｄｉｃｙｃｌｏｐｅｎｔａｄｉｅｎｅ

雙環(huán)戊二烯結(jié)構(gòu)的雙鍵可在酸性催化劑的催化

作用下與苯酚等酚類物質(zhì)發(fā)生烷基化反應(yīng)?生成不

同聚合度的油狀或樹脂狀產(chǎn)物? 隨著反應(yīng)條件的變

化?ＤＣＰＤ 的分解反應(yīng)、ＤＣＰＤ 陽離子自聚反應(yīng)、ＤＣＰＤ

與環(huán)戊二烯(ＣＰＤ)的加成反應(yīng)以及 ＣＰＤ 與苯酚烷

基化等反應(yīng)也會(huì)同時(shí)進(jìn)行? 電子用的雙環(huán)戊二烯苯

酚樹脂(ＤＰＲ) 要求反應(yīng)產(chǎn)物要具有較高的軟化點(diǎn)

和理想的玻璃轉(zhuǎn)化溫度?這樣能降低產(chǎn)物的吸濕性

和熱膨脹系數(shù)?因此反應(yīng)產(chǎn)物的的聚合度不能太高?

一般為兩分子苯酚與一分子雙環(huán)戊二烯反應(yīng)結(jié)合的

產(chǎn)物?而且電子用的 ＤＰＲ 樹脂要求軟化點(diǎn)不能太

高?一般要求其軟化點(diǎn)為 ８８ ~ ９４ ℃ ?樹脂中 ｎ ＝ ０ 組

分含量大于 ９０％?

本文以自制的新型強(qiáng)酸性陽離子交換樹脂為苯

酚與雙環(huán)戊二烯反應(yīng)的催化劑[１７－１８]

?反應(yīng)結(jié)束后只

需過濾出樹脂即可?不用水洗?減少了廢水的產(chǎn)生?

反應(yīng)過程中不會(huì)產(chǎn)生污染?操作簡(jiǎn)單?綠色環(huán)保?而

且反應(yīng)溫和?易于控制反應(yīng)溫度? 該陽離子交換樹

脂由苯乙烯經(jīng)過共聚后得到苯乙烯小球?再用濃硫

酸磺化所得[１７－２０]

? 以陽離子交換樹脂為催化劑催

化合成的 ＤＰＲ 樹脂中所含聚合度 ｎ ＝ ０ 組分的含量

與以 ＢＦ３?Ｅｔ

２Ｏ 為催化劑催化合成的 ＤＰＲ 樹脂含量

相近?都能夠滿足電子封裝對(duì)雙環(huán)戊二烯苯酚樹脂

中 ｎ ＝ ０ 組分含量大于 ９０％的要求?

２ 實(shí)驗(yàn)部分

２? １ 試劑及儀器

苯乙烯(ＳＭ)?上海麥克林生化科技有限公司?

氫氧化鈉(ＮａＯＨ)?上海麥克林生化科技有限公司?

聚乙烯醇(ＰＶＡ)?濟(jì)南鑫旺化工有限公司?過氧化苯

甲酰(ＢＰＯ)?上海麥克林生化科技有限公司?二苯乙

烯(ＤＶＢ)?上海麥克林生化科技有限公司?二氯乙

烷(Ｃ２Ｈ４Ｃｌ

２ )?揚(yáng)州市天泰化工有限公司?９８％濃硫

酸(Ｈ２ ＳＯ４ )?上海麥克林生化科技有限公司?鹽酸

(ＨＣｌ)?上海麥克林生化科技有限公司?苯酚(Ｐ)?上

海麥克林生化科技有限公司?雙環(huán)戊二烯(ＤＣＰＤ)?上

海麥克林生化科技有限公司?甲基異丁基酮(ＭＩＢＫ)?

上海麥克林生化科技有限公司?

ＨＨ－ＷＯ 型多功能油水浴鍋?ＦＡ２００４ 型電子分

析天平?ＳＨＺ－ＤⅢ型循環(huán)水泵?２ＸＺ－Ｂ 型旋片式真

空泵?ＳＹＤ－２８０６Ｆ 型軟化點(diǎn)自動(dòng)測(cè)試儀?上海昌吉

地質(zhì)儀器有限公司?Ｓｐｅｃｔｒｕｍ Ｔｗｏ 型紅外光譜儀?珀

金埃爾默儀器(上海)有限公司?Ｚｅｉｓｓ－ｓｕｐｒａ５５ 型掃

描電鏡能譜儀?德國(guó)蔡司?

２? ２ 實(shí)驗(yàn)方法

２? ２? １ 強(qiáng)酸性陽離子交換樹脂的合成

在燒瓶中加入蒸餾水和次甲基藍(lán)?加入 ５％聚乙

烯醇?攪拌升溫至 ４０ ℃ ?加入溶有 ０? ２５ ｇ 過氧化苯

甲酰的 ２０ ｇ 苯乙烯和 ５ ｇ 二苯乙烯的混合物?繼續(xù)

升溫至 ７０ ℃?７０ ℃下保溫 １ ｈ 后再升溫至 ８５~８７ ℃?

反應(yīng) １ ｈ?當(dāng)小球定型固化后升溫至 ９５ ℃ ?繼續(xù)反應(yīng)

２ ｈ?２ ｈ 后停止攪拌?繼續(xù)加熱 ２ ~ ３ ｈ 后?將小球過

濾出來?用熱水水洗兩次?再用蒸餾水水洗兩次?將

水洗過后的小球在 ８０ ℃ 烘箱中干燥 ２ ｈ?得到產(chǎn)物

小球[２１－２３]

? 將白球放入燒杯中?加入 ２０ ｇ 二氯乙烷

溶脹 １０ ｍｉｎ?加入 ９２? ５％的濃硫酸?在 １ ｈ 內(nèi)攪拌升

溫至 ７０ ℃ ?反應(yīng) １ ｈ?繼續(xù)升溫至 ８０ ℃ ?反應(yīng) ６ ｈ?升

溫至 １１０ ℃ ?常壓蒸出二氯乙烷?冷卻后換成水浴?

在攪拌情況下緩慢滴加 １００ ｍＬ ５０％濃硫酸?控制溫

度不高于 ３５ ℃?倒去上層酸液?將小球倒入 ５０ ｍＬ ０ ℃

左右的飽和食鹽水中?再水洗至中性?加入 １００ ｍＬ

５％氫氧化鈉?將樹脂轉(zhuǎn)化為 Ｎａ 型?再用蒸餾水洗至

中性?加入 ５％鹽酸?將樹脂轉(zhuǎn)化為 Ｈ 型?水洗至中

７４ ２０２３ 年 ９ 月

???????????????????????????????????????????????

復(fù)合材料科學(xué)與工程

性即可?測(cè)其磺化度[２３－２６]

? 通過改變濃硫酸的加入

量?制備出不同磺化度的陽離子交換樹脂?

２? ２? ２ ＤＰＲ 樹脂的合成

將苯酚和催化劑加入四口燒瓶中?攪拌升溫至 ５０

℃左右?在 ３０ ｍｉｎ 內(nèi)分兩次加入雙環(huán)戊二烯(ＤＣＰＤ)?

滴加時(shí)控制溫度在 ８０~ ９０ ℃ ?加完 ＤＣＰＤ 后恒溫反

應(yīng) ２ ｈ?再攪拌升溫至一定溫度?恒溫反應(yīng) ２ ｈ?反應(yīng)

結(jié)束后稍微降溫?加入甲基異丁基酮(ＭＩＢＫ) 攪拌

１０ ｍｉｎ?過濾出陽離子交換樹脂?再升溫至 １８０ ℃ 減

壓蒸餾?除去過量的苯酚以及 ＭＩＢＫ?最后冷卻出料

即得 ＤＰＲ 樹脂?

２? ３ 分析方法

２? ３? １ 陽離子交換樹脂磺化度的測(cè)定

采用滴定法?利用酸堿滴定的原理測(cè)定陽離子

交換樹脂的磺化度? 取陽離子交換樹脂?以酚酞為

指示劑?用 ０? １ ｍｏＬ / Ｌ 的氫氧化鈉(ＮａＯＨ) 溶液滴

定?記錄 ＮａＯＨ 溶液消耗的體積?計(jì)算陽離子交換樹

脂的磺化度?

ＤＳ ＝

Ｃ?Ｖ

Ｃ?Ｖ ＋

ｍ －Ｃ?Ｖ?ｍ

Ｍ

式中:ＤＳ 為磺化度?Ｃ 為 ＮａＯＨ 溶液的摩爾濃度?ｍ

為陽離子交換樹脂的質(zhì)量?Ｍ＝ １０４?

２? ３? ２ ＳＥＭ/ ＥＤＳ 樹脂形貌分析

聯(lián)用 ＳＥＭ 與 ＥＤＳ?對(duì)陽離子交換樹脂放大 ５０ 倍

進(jìn)行形貌分析? 采用 ＥＤＳ 對(duì)樹脂 Ｓ、Ｏ、Ｃ 三種元素

進(jìn)行分析? 選擇電子束加速電壓值為 １５ ｋＶ?電子

束流為 １４５ μＡ?樣品臺(tái)與物鏡距離為(８±２) ｍｍ?

２? ３? ３ 軟化點(diǎn)測(cè)定

根據(jù) ＧＢ / Ｔ ９２８４? １—２０１５?使用 ＳＹＤ－２８０６Ｆ 軟

化點(diǎn)自動(dòng)測(cè)試儀?采用環(huán)球法測(cè)定? 將待測(cè)樣放入

安置在金屬板上的樣品環(huán)內(nèi)?將樣品環(huán)與金屬板放

入油浴中?加熱至樹脂融化?樹脂剛接觸金屬板的溫

度即為樹脂軟化點(diǎn)溫度?

２? ３? ４ 游離酚測(cè)定

根據(jù) ＧＢ / Ｔ ３０７７３—２０１４?采用氣相色譜測(cè)定法

對(duì)合成的 ＤＰＲ 樹脂中的游離酚含量進(jìn)行測(cè)定? 采

用氫火焰檢測(cè)器?進(jìn)樣口溫度為 ２２０ ℃?ＦＩＤ 檢測(cè)器溫

度為 ２８０ ℃?進(jìn)樣量為 ０? ２ μＬ?氮?dú)饬髁繛?２０ ｍＬ/ ｍｉｎ?

氫氣流量為 ３０ ｍＬ/ ｍｉｎ?空氣流量為 ３００ ｍＬ/ ｍｉｎ?

２? ３? ５ 分子量測(cè)定

采用凝膠色譜法(ＧＰＣ)進(jìn)行測(cè)定?表征數(shù)均分

子量? 其中?以四氫呋喃為溶劑?淋洗速度為 １ ｍＬ /

ｍｉｎ?進(jìn)樣量為 ２００ μＬ?

２? ３? ６ 紅外表征

采用涂膜法測(cè)定液體樣品的紅外譜圖?即將待

測(cè)液體均勻涂于 ＫＢｒ 片表面?然后進(jìn)行紅外測(cè)定?

采用 ＫＢｒ 壓片法測(cè)定固體樣品的紅外譜圖?即將固

體樣品與 ＫＢｒ 粉末一起研磨并混合均勻后?再進(jìn)行

壓片?然后進(jìn)行紅外表征?

３ 結(jié)果與討論

３? １ 陽離子交換樹脂結(jié)構(gòu)表征

自制的未磺化以及磺化后的陽離子交換樹脂的

紅外光譜圖見圖 ２? 其中３ ０５８ ｃｍ

－１

、３ ０２４ ｃｍ

－１

、

２ ９４０ ｃｍ

－１處的峰為苯環(huán)上 Ｃ—Ｈ 鍵的伸縮振動(dòng)吸

收峰?２ ８４９ ｃｍ

－１處的峰為亞甲基的振動(dòng)峰?１ ６００ ｃｍ

－１

和１ ５８３ ｃｍ

－１處的峰為苯環(huán)骨架的伸縮振動(dòng)吸收峰?

對(duì)比兩圖發(fā)現(xiàn)?磺化后的陽離子交換樹脂較未磺化

的樹脂在１ １７９ ｃｍ

－１和１ ０６９ ｃｍ

－１處多了磺酸基的吸

收振動(dòng)峰? 實(shí)驗(yàn)表明?磺化后的陽離子交換樹脂含

有酸性較強(qiáng)的磺酸基團(tuán)?具有催化苯酚與雙環(huán)戊二

烯烷基化的作用?

圖 ２ 陽離子交換樹脂樹脂 ＦＴ－ＩＲ 光譜圖

Ｆｉｇ? ２ ＦＴ－ＩＲ ｓｐｅｃｔｒａ ｏｆ ｃａｔｉｏｎ ｅｘｃｈａｎｇｅ ｒｅｓｉｎｓ

３? ２ 陽離子交換樹脂 ＳＥＭ/ ＥＤＳ 分析

由圖 ３ 可知?未磺化與磺化后的陽離子交換樹

脂都呈球形狀?大小不一? 未磺化的陽離子交換樹

脂中主要為 Ｃ 元素?而自制的陽離子交換樹脂 ＥＤＳ

檢測(cè)中出現(xiàn)了 Ｃ、Ｓ、Ｏ 元素?因此可證明磺酸基團(tuán)成

功接到了樹脂結(jié)構(gòu)中? 陽離子交換樹脂中含有大量

的酸性磺酸基團(tuán)?容易在溶液中解離出氫離子?因此

具有強(qiáng)酸性?能夠催化苯酚與雙環(huán)戊二烯的反應(yīng)?

２０２３ 年第 ９ 期 ７５

???????????????????????????????????????????????

電子用雙環(huán)戊二烯苯酚樹脂的綠色合成及表征

圖 ３ 未磺化及磺化陽離子交換樹脂 ＳＥＭ/ ＥＤＳ 圖

Ｆｉｇ? ３ ＳＥＭ/ ＥＤＳ ｄｉａｇｒａｍ ｏｆ ｕｎｓｕｌｆｏｎａｔｅｄ ａｎｄ

ｓｕｌｆｏｎａｔｅｄ ｃａｔｉｏｎ ｅｘｃｈａｎｇｅ ｒｅｓｉｎ

３? ３ 催化劑磺化度對(duì)產(chǎn)物 ＤＰＲ 軟化點(diǎn)及聚

合度的影響

固定反應(yīng)溫度為 １２０ ℃ ?反應(yīng)時(shí)間為 ３ ｈ?催化

劑質(zhì)量分?jǐn)?shù)為 ３０％?原料配比為 ４ ∶ １?不同磺化度的

催化劑對(duì)產(chǎn)物 ＤＰＲ 軟化點(diǎn)以及聚合度 ｎ ＝ ０ 組分含

量的影響見圖 ４?

圖 ４ 催化劑磺化度對(duì)產(chǎn)物軟化點(diǎn)以及 ｎ＝ ０ 組分含量的影響

Ｆｉｇ? ４ Ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ ｃａｔａｌｙｓｔ ｓｕｌｆｏｎａｔｉｏｎ ｄｅｇｒｅｅ ｏｎ

ｓｏｆｔｅｎｉｎｇ ｐｏｉｎｔ ａｎｄ ｎ ＝ ０ ｃｏｎｔｅｎｔ ｏｆ ｐｒｏｄｕｃｔ

由實(shí)驗(yàn)可知?當(dāng)催化劑磺化度為 ０％時(shí)?陽離子

交換樹脂為未磺化的樹脂?不含有磺酸基團(tuán)?因此沒

有酸性?無催化能力? 由圖 ４ 可知?隨著催化劑磺化

度的增加?產(chǎn)物 ＤＰＲ 的軟化點(diǎn)以及 ＤＰＲ 樹脂中所

含聚合度 ｎ ＝ ０ 組分的含量也不斷增加? 當(dāng)催化劑磺

化度由 １４? ６％增加到 ３２? １％時(shí)?ＤＰＲ 樹脂軟化點(diǎn)由

７８? ５ ℃增長(zhǎng)到了 ８６? ４ ℃ ?聚合度 ｎ ＝ ０ 組分的含量

由 ８８? ４５％增加到了 ９２? １８％? 這是由于磺化度越高

的陽離子交換樹脂所含有的磺酸基團(tuán)越多?酸性越

強(qiáng)?催化活性越高?因此以其為催化劑時(shí)合成的 ＤＰＲ

樹脂中聚合度 ｎ ＝ ０ 組分的含量越高?產(chǎn)品能更好地

運(yùn)用于電子行業(yè)中?

３? ４ 反應(yīng)時(shí)間對(duì)產(chǎn)物 ＤＰＲ 軟化點(diǎn)及聚合度

的影響

固定反應(yīng)溫度為 １２０ ℃ ?原料配比為 ４ ∶ １?催化

劑質(zhì)量分?jǐn)?shù)為 ２０％?改變反應(yīng)時(shí)間?產(chǎn)物 ＤＰＲ 軟化

點(diǎn)以及聚合度 ｎ ＝ ０ 組分含量變化情況見圖 ５?

圖 ５ 反應(yīng)時(shí)間對(duì)產(chǎn)物軟化點(diǎn)以及 ｎ ＝ ０ 組分含量的影響

Ｆｉｇ? ５ Ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ ｒｅａｃｔｉｏｎ ｔｉｍｅ ｏｎ ｓｏｆｔｅｎｉｎｇ ｐｏｉｎｔ

ａｎｄ ｎ ＝ ０ ｃｏｎｔｅｎｔ ｏｆ ｐｒｏｄｕｃｔ

由圖 ５ 可知?隨著反應(yīng)時(shí)間的延長(zhǎng)?產(chǎn)物 ＤＰＲ

的軟化點(diǎn)不斷升高?當(dāng)反應(yīng)時(shí)間較短時(shí)反應(yīng)不完全?

產(chǎn)物的軟化點(diǎn)較低?當(dāng)反應(yīng)時(shí)間為 ５ ｈ 時(shí) ＤＰＲ 的軟

化點(diǎn)達(dá)到了最高值?為 ８９? ９ ℃ ? 同時(shí)?隨著反應(yīng)時(shí)

間的延長(zhǎng)?反應(yīng)產(chǎn)物 ＤＰＲ 樹脂在反應(yīng)時(shí)間為 ３ ｈ 時(shí)?

ｎ ＝ ０ 組分的含量最大?為 ９２? ３６％? 這是因?yàn)榉磻?yīng)

時(shí)間太短反應(yīng)不完全?多為一分子苯酚與雙環(huán)戊二

烯結(jié)構(gòu)產(chǎn)物?聚合程度低?產(chǎn)物軟化點(diǎn)偏低?隨著反

應(yīng)時(shí)間的延長(zhǎng)?聚合度高的產(chǎn)物含量不斷增加?產(chǎn)物

軟化點(diǎn)升高?同時(shí)反應(yīng)時(shí)間太長(zhǎng)會(huì)有大量副反應(yīng)生

成?如雙環(huán)戊二烯的分解反應(yīng)、雙環(huán)戊二烯與環(huán)戊二

烯的加成反應(yīng)等?大量副產(chǎn)物的產(chǎn)生會(huì)影響產(chǎn)物質(zhì)

量?考慮到電子用的雙環(huán)戊二烯苯酚樹脂要求其中

ｎ ＝ ０ 的組分含量要盡可能高?因此?取最佳反應(yīng)時(shí)

間為 ３ ｈ?

３? ５ 反應(yīng)溫度對(duì)產(chǎn)物 ＤＰＲ 軟化點(diǎn)及聚合度

的影響

固定反應(yīng)時(shí)間為 ３ ｈ?原料配比為 ４ ∶ １?催化劑

質(zhì)量分?jǐn)?shù)為 ２０％?改變反應(yīng)溫度?產(chǎn)物 ＤＰＲ 軟化點(diǎn)

以及聚合度 ｎ ＝ ０ 組分含量變化情況見圖 ６?

７６ ２０２３ 年 ９ 月

???????????????????????????????????????????????

復(fù)合材料科學(xué)與工程

圖 ６ 反應(yīng)溫度對(duì)產(chǎn)物軟化點(diǎn)以及 ｎ ＝ ０ 組分含量的影響

Ｆｉｇ? ６ Ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ ｒｅａｃｔｉｏｎ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｏｎ ｓｏｆｔｅｎｉｎｇ ｐｏｉｎｔ

ａｎｄ ｎ ＝ ０ ｃｏｎｔｅｎｔ ｏｆ ｐｒｏｄｕｃｔ

由圖 ６ 可知?隨著反應(yīng)溫度的不斷上升?產(chǎn)物

ＤＰＲ 的軟化點(diǎn)不斷增加?當(dāng)反應(yīng)溫度較低時(shí)?苯酚

與雙環(huán)戊二烯的反應(yīng)不完全?而反應(yīng)溫度過高時(shí)會(huì)

影響催化劑的性能?當(dāng)使用溫度超過其所能承受的

溫度時(shí)?樹脂會(huì)因熱分解而遭到破壞?失去催化活

性? 當(dāng)反應(yīng)溫度由 １００ ℃ 上升至 １４０ ℃ 時(shí)?軟化點(diǎn)

由 ５２? ９ ℃上升至 ９０? ９ ℃?增加了 ３８? ０ ℃? 而產(chǎn)物中

聚合物 ｎ ＝ ０ 的組分含量則隨著反應(yīng)溫度的提高先

升高后減小?在 １２０ ℃ 時(shí)達(dá)到最大?為 ９２? ３６％? 這

表明?反應(yīng)溫度的升高有利于 ＤＣＰＤ 與苯酚的烷基

化反應(yīng)?生成的產(chǎn)物聚合度不斷增大?但溫度過高會(huì)

使生成的產(chǎn)物聚合度過大?不斷生成三聚物、四聚物

等產(chǎn)物?從而使聚合度 ｎ ＝ ０ 的產(chǎn)物含量大大減少?

綜上所述?取最佳的反應(yīng)溫度為 １２０ ℃ ?

３? ６ 催化劑用量對(duì)產(chǎn)物 ＤＰＲ 軟化點(diǎn)及聚合

度的影響

固定反應(yīng)溫度為 １２０ ℃ ?原料配比為 ４ ∶ １?反應(yīng)

時(shí)間為 ３ ｈ?改變催化劑質(zhì)量分?jǐn)?shù)?產(chǎn)物 ＤＰＲ 質(zhì)量軟

化點(diǎn)以及聚合度 ｎ ＝ ０ 組分含量變化情況見圖 ７?

圖 ７ 催化劑用量對(duì)產(chǎn)物軟化點(diǎn)以及 ｎ ＝ ０ 組分含量的影響

Ｆｉｇ? ７ Ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ ｃａｔａｌｙｓｔ ｄｏｓａｇｅ ｏｎ ｓｏｆｔｅｎｉｎｇ ｐｏｉｎｔ

ａｎｄ ｎ ＝ ０ ｃｏｎｔｅｎｔ ｏｆ ｐｒｏｄｕｃｔ

由圖 ７ 可知?隨著催化劑用量的不斷增加?催化

效率不斷提高?反應(yīng)程度進(jìn)一步提升?不斷生成三聚

體、四聚體等產(chǎn)物?因此反應(yīng)產(chǎn)物 ＤＰＲ 的軟化點(diǎn)不

斷上升?而 ｎ ＝ ０ 組分的含量在催化劑用量為 ２０％時(shí)

達(dá)到最大?為 ９２? ３６％?然后隨著催化劑用量的增加

不斷下降? 當(dāng)催化劑用量由 ２０％上升至 ３０％時(shí)?ｎ ＝ ０

組分的含量由 ９２? ３６％下降至 ６０? ２７％?下降了 １６? ５６％?

下降幅度較大? 這是因?yàn)榇呋瘎┹^少時(shí)反應(yīng)不完

全?生成的產(chǎn)物多為一分子苯酚與一分子雙環(huán)戊二

烯結(jié)構(gòu)?聚合程度低?軟化點(diǎn)低?而催化劑用量過多

時(shí)?催化效率高?使生成的產(chǎn)物為三聚、四聚結(jié)構(gòu)?聚

合程度高?軟化點(diǎn)過高? 綜上所述?取最佳催化劑用

量為苯酚質(zhì)量的 ２０％?

３? ７ 原料配比對(duì)產(chǎn)物 ＤＰＲ 軟化點(diǎn)及聚合度

的影響

固定反應(yīng)溫度為 １２０ ℃ ?反應(yīng)時(shí)間為 ３ ｈ?催化

劑質(zhì)量分?jǐn)?shù)為 ２０％?改變?cè)吓浔?即原料苯酚與

雙環(huán)戊二烯的摩爾比)?產(chǎn)物 ＤＰＲ 軟化點(diǎn)以及聚合

度 ｎ ＝ ０ 組分含量變化情況見圖 ８?

圖 ８ 原料配比對(duì)產(chǎn)物軟化點(diǎn)以及 ｎ ＝ ０ 組分含量的影響

Ｆｉｇ? ８ Ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ ｒａｗ ｍａｔｅｒｉａｌ ｒａｔｉｏ ｏｎ ｓｏｆｔｅｎｉｎｇ ｐｏｉｎｔ

ａｎｄ ｎ ＝ ０ ｃｏｎｔｅｎｔ ｏｆ ｐｒｏｄｕｃｔ

由圖 ８ 可知?隨著原料配比的增加?產(chǎn)物 ＤＰＲ

的軟化點(diǎn)不斷下降?當(dāng)原料配比由 ２ ∶ １ 提高到 ６ ∶ １

時(shí)?產(chǎn)物的軟化點(diǎn)由 ６０? ５ ℃ 提高到了 ９３? ４ ℃ ? 苯

酚在反應(yīng)過程中除了作為反應(yīng)物參與反應(yīng)?還起到

了溶劑的作用? 當(dāng)苯酚加入量較少時(shí)?溶劑作用較

低?反應(yīng)進(jìn)行程度不高?因此聚合程度低?表觀現(xiàn)象

為 ＤＰＲ 的軟化點(diǎn)較低?在一定范圍內(nèi)?隨著苯酚加

入量的增加?溶劑作用增強(qiáng)?同時(shí)反應(yīng)物料增加了原

料的接觸?提高了多分子苯酚與一分子雙環(huán)戊二烯

反應(yīng)的概率? 經(jīng)單因素實(shí)驗(yàn)研究表明?當(dāng)原料配比

為 ４ ∶ １ 時(shí)?產(chǎn)物中 ｎ ＝ ０ 的組分含量達(dá)到最大?繼續(xù)

２０２３ 年第 ９ 期 ７７

???????????????????????????????????????????????

電子用雙環(huán)戊二烯苯酚樹脂的綠色合成及表征

增大苯酚的加入量會(huì)有更多的苯酚與雙環(huán)戊二烯反

應(yīng)?生成 ｎ ＝ １、ｎ ＝ ２ 的產(chǎn)物?使 ｎ ＝ ０ 組分含量不斷減

少?為滿足電子用雙環(huán)戊二烯苯酚樹脂中 ｎ ＝ ０ 組分

含量大于 ９０％的要求?取最佳反應(yīng)物配比為 ４ ∶ １?

３? ８ ＤＰＲ 樹脂結(jié)構(gòu)表征

ＤＰＲ 樹脂的紅外光譜圖見圖 ９? 其中３ ４０８ ｃｍ

－１

處的峰為羥基的振動(dòng)峰?３ ０３４ ｃｍ

－１

、２ ９４２ ｃｍ

－１處的

峰為苯環(huán)上 Ｃ—Ｈ 鍵的伸縮振動(dòng)吸收峰?２ ８６２ ｃｍ

－１

處的峰為亞甲基的振動(dòng)峰?１ ５８８ ｃｍ

－１

、１ ５１２ ｃｍ

－１

、

１ ４８８ ｃｍ

－１和１ ４５１ ｃｍ

－１處的四個(gè)峰為苯環(huán)骨架的伸

縮振動(dòng)吸收峰?７５１ ｃｍ

－１處的峰對(duì)應(yīng)的是脂環(huán)碳鏈

骨架的吸收振動(dòng)峰? 理論上看?雙環(huán)戊二烯苯酚樹

脂的結(jié)構(gòu)中含有上述的特征基團(tuán)結(jié)構(gòu)?因此可以判

斷出合成的產(chǎn)品即為雙環(huán)戊二烯苯酚樹脂?

圖 ９ ＤＰＲ 樹脂 ＦＴ－ＩＲ 光譜圖

Ｆｉｇ? ９ ＦＴ－ＩＲ ｓｐｅｃｔｒｕｍ ｏｆ ＤＰＲ ｒｅｓｉｎ

３? ９ 正交實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及結(jié)果與分析

正交實(shí)驗(yàn)采用的四個(gè)因素為反應(yīng)時(shí)間、反應(yīng)溫

度、催化劑用量(催化劑與苯酚的質(zhì)量比)、原料配

比(苯酚與雙環(huán)戊二烯的摩爾比)?每個(gè)因素采用三

個(gè)水平?因素與水平的關(guān)系見表 １?

表 １ 正交實(shí)驗(yàn)因素與水平的關(guān)系

Ｔａｂｌｅ １ Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ

ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｆａｃｔｏｒｓ ａｎｄ ｌｅｖｅｌ

因素

反應(yīng)時(shí)間

/ ｈ

反應(yīng)溫度

/ ℃

催化劑用量

/ ％

原料配比

１ ２ １１０ １５ ２ ∶ １

２ ３ １２０ ２０ ３ ∶ １

３ ４ １３０ ２５ ４ ∶ １

按照所設(shè)計(jì)的四因素三水平正交實(shí)驗(yàn)表進(jìn)行相

關(guān)實(shí)驗(yàn)?以軟化點(diǎn)以及 ｎ ＝ ０ 組分的含量為考察指

標(biāo)?所得結(jié)果見表 ２?

表 ２ 四因素與軟化點(diǎn)、ｎ ＝ ０ 組分含量

關(guān)系的正交實(shí)驗(yàn)方案表

Ｔａｂｌｅ ２ Ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｓｃｈｅｍｅ ｆｏｒ ｔｈｅ

ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ ｆｏｕｒ ｆａｃｔｏｒｓ ａｎｄ

ｓｏｆｔｅｎｉｎｇ ｐｏｉｎｔ ａｎｄ ｎ ＝ ０ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ｃｏｎｔｅｎｔ

方案

反應(yīng)時(shí)間

/ ｈ

反應(yīng)溫度

/ ℃

催化劑

用量/ ％

原料

配比

ｎ ＝ ０ 組分

含量/ ％

１ ２ １１０ １５ ２ ∶ １ ７０.３５

２ ２ １２０ ２０ ４ ∶ １ ８５.６０

３ ２ １３０ ２５ ３ ∶ １ ８４.２１

４ ３ １１０ ２０ ３ ∶ １ ８１.０６

５ ３ １２０ ２５ ２ ∶ １ ７４.２６

６ ３ １３０ １５ ４ ∶ １ ９３.２８

７ ４ １１０ ２５ ４ ∶ １ ８６.９１

８ ４ １２０ １５ ３ ∶ １ ８３.２８

９ ４ １３０ ２０ ２ ∶ １ ７０.２９

Ｋ１

/ Ｋ１

２４０.１６ /

８０.０５

２２８.３２ /

７６.１１

２４６.９１ /

８２.３０

２１４.９０ /

７１.６３

－

Ｋ２

/ Ｋ２

２４８.６０ /

８２.８７

２４３.１４ /

８１.０５

２３６.９５ /

７８.９８

２４８.５５ /

８２.８５

－

Ｋ３

/ Ｋ３

２４０.４８ /

８０.１６

２４７.７８ /

８２.５９

２４５.３８ /

８１.７９

２６５.７９ /

８８.６０

－

Ｒ ２.８２ ６.４８ ３.３２ １６.９７ －

注:Ｋ１ 、Ｋ２ 、Ｋ３分別為 Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ 三個(gè)因素在三個(gè)水平下的指標(biāo)值

之和?Ｋ１ 、Ｋ２ 、Ｋ３分別為 Ｋ１ 、Ｋ２ 、Ｋ３ 的算術(shù)平均值?Ｒ 指各因素在 Ｋ１ 、

Ｋ２ 、Ｋ３中的極差?

直接觀察找到 ｎ ＝ ０ 組分含量最高的方案為方

案 ６?對(duì)應(yīng)方案 Ａ２Ｂ３Ｃ１Ｄ３ ? 通過計(jì)算分析可得?極差

越大的因素重要程度越高?而 Ｒ４>Ｒ２>Ｒ３>Ｒ１ ?可知原

料配比是影響 ｎ ＝ ０ 組分含量的重要因素?反應(yīng)溫度

次之?催化劑用量再次之?反應(yīng)時(shí)間影響最小? 理論

ｎ ＝ ０ 組分含量最高的方案為 Ａ２Ｂ３Ｃ１Ｄ３ ?與直接觀察

正交實(shí)驗(yàn)結(jié)果一致? 綜上所述?實(shí)驗(yàn)方案 Ａ２Ｂ３Ｃ１Ｄ３ ?

即當(dāng)反應(yīng)時(shí)間為 ３ ｈ?反應(yīng)溫度為 １３０ ℃ ?催化劑用

量為 １５％?原料配比為 ４ ∶ １ 時(shí)?所制備的 ＤＰＲ 中含

有 ｎ ＝ ０ 組分含量最高?為 ９３? ２８％?

將 ＤＰＲ 樹脂與市售的電子用雙環(huán)戊二烯苯酚

樹脂性能進(jìn)行比較可知?以強(qiáng)酸性陽離子交換樹脂

為催化劑合成的 ＤＰＲ 樹脂與市售電子用的 ＤＰＲ 樹

脂在性能方面相差不大? 其中?ＤＰＲ 樹脂軟化點(diǎn)為

８８? ７ ℃ ?比市售電子用的 ＤＰＲ 樹脂高了 ０? １ ℃ ? 市

售電子用的 ＤＰＲ 樹脂中 ｎ ＝ ０ 的組分為 ９１? ０３％?而

ＤＰＲ 樹脂中 ｎ ＝ ０ 組分的含量為 ９３? ２８％? 綜上所

述?以強(qiáng)酸性陽離子交換樹脂為催化劑合成的 ＤＰＲ

７８ ２０２３ 年 ９ 月

???????????????????????????????????????????????

復(fù)合材料科學(xué)與工程

樹脂中聚合度為 ０ 的組分含量較高?較接近市售的

ＤＰＲ 樹脂?

４ 結(jié) 論

本文以自制的新型強(qiáng)酸性陽離子交換樹脂作為

苯酚與 ＤＣＰＤ 反應(yīng)的催化劑?探究能夠催化合成電

子用雙環(huán)戊二烯苯酚樹脂的最佳反應(yīng)條件? 實(shí)驗(yàn)表

明?當(dāng)以新型強(qiáng)酸性陽離子交換樹脂作為催化劑催

化苯酚與 ＤＣＰＤ 反應(yīng)時(shí)?反應(yīng)產(chǎn)物中 ｎ ＝ ０ 組分的含

量最高可達(dá) ９２? ３６％?此時(shí)反應(yīng)時(shí)間為 ３ ｈ?反應(yīng)溫度

為 １２０ ℃ ?原料配比為 ４ ∶ １?催化劑用量為 ２０％? 通

過正交實(shí)驗(yàn)找到了合成電子用雙環(huán)戊二烯苯酚樹脂

的最佳實(shí)驗(yàn)方案?當(dāng)反應(yīng)時(shí)間為 ３ ｈ?反應(yīng)溫度為

１３０ ℃ ?原料配比為 ４ ∶ １?催化劑用量為 １５％時(shí)?ＤＰＲ

中所含 ｎ ＝ ０ 組分含量可達(dá)到 ９３? ２８％? 綜上所述?

采用強(qiáng)酸性陽離子交換樹脂替代 ＢＥ３?Ｅｔ

２Ｏ 作為苯

酚與 ＤＣＰＤ 反應(yīng)的催化劑時(shí)?反應(yīng)產(chǎn)物中 ｎ ＝ ０ 組分

的含量明顯提高?該產(chǎn)物能夠符合電子用雙環(huán)戊二

烯苯酚樹脂的要求? 同時(shí)?采用強(qiáng)酸性陽離子交換

樹脂作為催化劑只需過濾?不用水洗就能除去?減少

了反應(yīng)過程中廢水的產(chǎn)生?使反應(yīng)過程更加綠色環(huán)

保?符合綠色生產(chǎn)的要求?

參考文獻(xiàn)

[１] ＨＷＡＮＧ Ｈ Ｊ? ＨＳＵ Ｓ Ｗ? ＣＨＵＮＧ Ｃ Ｌ? ｅｔ ａｌ. Ｌｏｗ ｄｉｅｌｅｃｔｒｉｃ ｅｐｏｘｙ

ｒｅｓｉｎｓ ｆｒｏｍ ｄｉｃｙｃｌｏｐｅｎｔａｄｉｅｎｅ－ｃｉｎｔａｉｎｉｎｇ ｐｏｌｙ(ｐｈｅｎｙｌｅｎｅ ｏｘｉｄｅ) ｎｏ￣

ｖｏｌａｃ ｃｕｒｅｄ ｗｉｔｈ ｄｉｃｙｃｌｏｐｅｎｔａｄｉｅｎｅ ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ ｅｐｏｘｙ[Ｊ]. Ｒｅａｃｔｉｖｅ ＆

Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ Ｐｏｌｙｍｅｒｓ? ２００８? ６８: １１８５－１１９３.

[２] ＨＷＡＮＧ Ｈ Ｊ? ＳＨＩＥＨ Ｊ Ｙ? ＬＩ Ｃ Ｈ? ｅｔ ａｌ. Ｄｉｅｌｅｃｔｒｉｃ ａｎｄ ｔｈｅｒｍａｌ

ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ ｏｆ ｐｏｌｙｍｅｒ ｎｅｔｗｏｒｋ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｂｉｓｍａｌｅｉｍｉｄｅ ｒｅｓｉｎ ａｎｄ ｃｙａ￣

ｎａｔｅ ｅｓｔｅｒ ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ ｄｉｃｙｃｌｏｐｅｎｔａｄｉｅｎｅ ｏｒ ｄｉｐｅｎｔｅｎｅ[ Ｊ]. Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ

Ａｐｐｌｉｅｄ Ｐｏｌｙｍｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ? ２００７? １０３: １９４２－１９５１.

[３] ＳＨＩＥＨ Ｊ Ｙ? ＨＵＡＮＧ Ｈ Ｊ? ＹＡＮＧ Ｓ Ｐ? ｅｔ ａｌ. Ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ ａｎｄ ｐｒｏｐｅｒ￣

ｔｉｅｓ ｏｆ ａ ｃｙｎａｎｔｅ ｅｓｔｅｒ ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ ｄｉｃｙｃｌｏｐｅｎｔａｄｉｅｎｅ[ Ｊ]. Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ

Ｐｏｌｙｍｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｐａｒｔ Ａ－Ｐｏｌｙｍｅｒ Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ? ２００５? ４３: ６７１－６８１.

[４] ＨＷＡＮＧ Ｈ Ｊ? ＬＩＮ Ｃ Ｙ? ＷＡＮＧ Ｃ Ｓ. Ｆｌａｍｅ ｒｅｔａｒｄａｎｃｙ ａｎｄ ｄｉｅｌｅｃ￣

ｔｒｉｃ ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ ｏｆ ｄｉｃｙｃｌｏｐｅｎｔａｄｉｅｎｅ－ｂａｓｅｄ ｂｅｎｚｏｘａｚｉｎｅ ｃｕｒｅｄ ｗｉｔｈ ａ

ｐｈｏｓｐｈｏｒｕｓ－ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ ｐｈｅｎｏｌｉｃ ｒｅｓｉｎ[Ｊ]. Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｐｏｌｙｍｅｒ

Ｓｃｉｅｎｃｅ? ２００８? １１０: ２４１３－２４２３.

[５] ＳＨＩＥＨ Ｊ Ｙ? ＬＩＮ Ｃ Ｙ? ＨＵＡＮＧ Ｃ Ｌ? ｅｔ ａｌ. Ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ ａｎｄ ｃｈａｒａｃｔｅｒ￣

ｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｎｏｖｅｌ ｄｉｈｙｄｒｏ ｂｅｎｚｏｘａｚｉｎｅ ｒｅｓｉｎ[Ｊ]. Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｐｏｌ￣

ｙｍｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ? ２００６? １０１: ３４２－３４７.

[６] 于萌? 王濤? 張立新? 等. 苯酚雙環(huán)戊二烯環(huán)氧樹脂的合成與固

化性能研究[Ｊ]. 北京化工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)? ２００６( ３):

８９－９３.

[７] 孫豪健. 雙環(huán)戊二烯苯酚環(huán)氧樹脂的合成新工藝[Ｄ]. 吉林: 長(zhǎng)

春工業(yè)大學(xué)? ２０１１: １－３５.

[８] 侯彩英? 白國(guó)寶? 洛峰. 雙環(huán)戊二烯－叔丁基苯酚樹脂的合成

[Ｊ]. 山西化工? ２００３(４): ８－１０.

[９] ＮＡＮＧＧＯ Ｍ. Ｐｒｏｄｕｃｔ ｏｆ ｐｈｅｎｏｌ: ０４０２９９４６[Ｐ]. １９９２－０１－３１.

[１０] ＳＡＷＡＮＯ Ｓ? ＫＩＹＯＵＧＡＫＵ Ｍ. Ｅｐｏｘｙ ｒｅｓｉｎ ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ ｓｅａｌｉｎｇ ｍａ￣

ｔｅｒｉａｌ ａｎｄ ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ ｄｅｖｉｃｅ ｂｙ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ:１０１８２９３９

[Ｐ]. １９９８－０７－０７.

[１１] 胡艷芳? 李志國(guó). 雙環(huán)戊二烯對(duì)甲酚樹脂的合成工藝研究[ Ｊ].

青島大學(xué)學(xué)報(bào)? ２００６? ２１(１): ２３－２７.

[１２] ＰＯＮＮＡＢＯＩＮＡ Ｔ? ＮＯＯＬ Ｖ. Ａｍｂｅｒｌｙｓｔ－１５ ａｓ ａ ｇｒｅｅｎ ａｎｄ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ

ｒｅｕｓａｂｌｅ ｃａｔａｌｙｓｔ ｆｏｒ ｆｒｉｅｄｅｌ－ｃｒａｆｔｓ ａｌｋｙｌａｔｉｏｎ ｏｆ ａｃｔｉｖａｔｅｄ ａｒｅｎｅｓ ｗｉｔｈ

Ｎ－ｓｕｌｆｏｎｙｌ ａｌｄｉｍｉｎｅｓ ａｎｄ ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ ｏｆ ｂｉｓ－ｔｒｉａｒｙｌｍｅｔｈａｎｅｓ[Ｊ]. Ｃｈ￣

ｅｍｉｓｔｒｙ Ｓｅｌｅｃｔ? ２０１８? ３４(３): ９９１１－９９１５.

[１３] ＡＭＡＬ Ｊ? ＰＲＩＹＡＤＡＲＳＨＩＮ Ｓ. Ｓｕｌｆｏｎｉｃ ａｃｉｄ ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ ｃａｔｉｏｎ－ｅｘ￣

ｃｈａｎｇｅｒ ｒｅｓｉｎ “ＩＮＤＩＯＮ－７７０” ａｎｄ ｃｏｐｐｅｒ(Ⅰ) ｓａｌｔｓ: Ａ ｎｏｖｅｌ ｒｅｕｓ￣

ａｂｌｅ ｃａｔａｌｙｓｔ ｆｏｒ Ｎ－ ａｒｙｌａｔｉｏｎ ｏｆ ＮＨ － ｈｅｔｅｒｏｃｙｃｌｅｓ ｗｉｔｈ ｈａｌｏａｒｅｎｅｓ

[Ｊ]. Ｃａｔａｌｙｓｉｓ Ｓｃｉｅｎｃｅ ＆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ? ２０１１? １: ２３４－２３８.

[１４] ＨＵＡＮＧ Ｙ? ＬＵＯ Ｙ. Ｈａｆｎｉｕｍ－ｄｏｐｅｄ ｍｅｓｏｐｏｒｏｕｓ ｓｉｌｉｃａ ａｓ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ

ｌｅｗｉｓ ａｃｉｄｉｃ ｃａｔａｌｙｓｔ ｆｏｒ ｆｒｉｅｄｅｌ － ｃｒａｆｔｓ ａｌｋｙｌａｔｉｏｎ ｒｅａｃｔｉｏｎｓ [ Ｊ ].

Ｎａｎｏｍａｔｅｒｉａｌｓ? ２０１９? ９(８): １１２８.

[１５] 陳瑞秋. 大孔型強(qiáng)酸性陽離子交換樹脂生產(chǎn)工藝技術(shù)研究[ Ｊ].

化工管理? ２０１８(２): １８４－１８５.

[１６] 王樹清? 高崇. 強(qiáng)酸性陽離子交換樹脂催化合成乙酸辛酯的研

究[Ｊ]. 精細(xì)石油化工進(jìn)展? ２００４(８): ８４－８５.

[１７] 王瑩婷. 磺化聚苯乙烯型催化劑在 Ｂａｅｙｅｒ－Ｖｉｌｌｉｇｅｒ 反應(yīng)中的應(yīng)

用研究[Ｄ]. 江蘇: 南京理工大學(xué)? ２０１６: １－４６.

[１８] 張保彥. 聚苯乙烯磺酸型離子交換樹脂的工藝合成[Ｄ]. 北京:

北京化工大學(xué)? ２０１３: １－４１.

[１９] 高利? 王相君? 池永慶. 磺化時(shí)間對(duì)聚苯乙烯小球形貌的影響

[Ｊ]. 山西化工? ２０２０? ４０(５): １４－１６.

[２０] 張紅. 不同聚苯乙烯微球的磺化[Ｊ]. 塑料? ２０２０? ４９(２): １４０－

１４７.

[２１] 余欣悅. 高濃度磺化聚苯乙烯離聚物流變學(xué)的研究[Ｄ]. 安徽:

中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)? ２０２１: １－３８.

[２２] 周蕊? 魏榮卿? 劉曉寧? 等. 磺化聚苯乙烯反應(yīng)工藝研究進(jìn)展

[Ｊ]. 中國(guó)塑料? ２０１０? ２４(１１): １５－１９.

[２３] 胡友根? 周志平? 盛維琛. 多孔苯乙烯－二乙烯基苯共聚物微

球的磺化及其對(duì)牛血清蛋白的吸附[ Ｊ]. 離子交換與吸附?

２０１０? ２６(４): ３３４－３４３.

[２４] 王園園? 曾丹林? 吳潔? 等. 磺化聚苯乙烯的制備及其催化性

能的研究[Ｊ]. 應(yīng)用化工? ２０１９? ４８(１１): ２５６７－２５６９? ２５７３.

[２５] 翟麗軍? 范平? 范欣? 等. 磺化聚苯乙烯磺化度的測(cè)定[ Ｊ]. 山

東化工? ２０１８? ４７(２０): ５４－５６.

[２６] 謝祥林? 劉美艷. 磺化聚苯乙烯大孔樹脂催化醛、酮與乙二醇

縮合[Ｊ]. 廣州化學(xué)? ２００６(３): ６－１０.

２０２３ 年第 ９ 期 ７９

???????????????????????????????????????????????

熱處理對(duì) ＣＦ/ ＰＥＥＫ 熱塑性復(fù)合材料變形的影響

ＤＯＩ:１０? １９９３６ / ｊ? ｃｎｋｉ? ２０９６－８０００? ２０２３０９２８? ０１２

熱處理對(duì) ＣＦ / ＰＥＥＫ 熱塑性復(fù)合材料變形的影響

王維澤? 劉 榕? 于 航

(南京航空航天大學(xué) 材料科學(xué)與技術(shù)學(xué)院? 南京 ２１０００６)

摘要: 碳纖維增強(qiáng)聚醚醚酮(ＣＦ/ ＰＥＥＫ)是一種性能優(yōu)異的熱塑性復(fù)合材料? ＣＦ/ ＰＥＥＫ 在成型過程中對(duì)溫度和壓力等條

件敏感?不同的熱處理?xiàng)l件都可能會(huì)對(duì)零件的變形產(chǎn)生影響? 在帶弧度的復(fù)合材料固化時(shí)?層合板間的內(nèi)應(yīng)力在脫模時(shí)被釋

放?會(huì)造成材料的變形?影響成型件的精度與后期使用? 基于熱處理工藝對(duì) ＣＦ/ ＰＥＥＫ 力學(xué)性能的提升?本文聚焦熱處理工藝

對(duì) ＣＦ/ ＰＥＥＫ 變形的影響?設(shè)計(jì)用于制造曲面零件的原位膜加熱設(shè)備?利用圓柱形模具加工 Ｃ 形件?探究不同熔融溫度以及不

同退火溫度對(duì)材料變形的影響?找出最優(yōu)工藝曲線?討論不同退火溫度下可能影響變形的因素? 研究發(fā)現(xiàn)不同熔融溫度下零

件回彈角在０.３２５ ７~ ０.４７３ ７之間?退火溫度在 ２５０ ℃下時(shí)零件的變形最小? 此研究旨在利用更高效的制造方法?提升復(fù)合材

料固化后成型件的質(zhì)量?助力其在航空航天領(lǐng)域中得到更好的應(yīng)用?

關(guān)鍵詞: 熱塑性復(fù)合材料? 原位膜? 熱處理? 變形? Ｃ 形件

中圖分類號(hào): ＴＢ３３２ 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: Ａ 文章編號(hào): ２０９６－８０００(２０２３)０９－００８０－０５

Ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ ｈｅａｔ ｔｒｅａｔｍｅｎｔ ｏｎ ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｏｆ ＣＦ / ＰＥＥＫ ｔｈｅｒｍｏｐｌａｓｔｉｃ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓ

ＷＡＮＧ Ｗｅｉｚｅ? ＬＩＵ Ｒｏｎｇ? ＹＵ Ｈａｎｇ

(Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｍａｔｅｒｉａｌｓ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ? Ｎａｎｊｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ａｅｒｏｎａｕｔｉｃｓ ａｎｄ Ａｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓ?

Ｎａｎｊｉｎｇ ２１０００６? Ｃｈｉｎａ)

Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｃａｒｂｏｎ ｆｉｂｅｒ ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｄ ｐｏｌｙｅｔｈｅｒｅｔｈｅｒｋｅｔｏｎｅ (ＣＦ / ＰＥＥＫ) ｉｓ ａ ｔｈｅｒｍｏｐｌａｓｔｉｃ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ ｍａｔｅｒｉａｌ ｗｉｔｈ

ｅｘｃｅｌｌｅｎｔ ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ. ＣＦ / ＰＥＥＫ ｉｓ ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ ｔｏ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ ｓｕｃｈ ａｓ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ａｎｄ ｐｒｅｓｓｕｒｅ ｄｕｒｉｎｇ ｔｈｅ ｍｏｌｄｉｎｇ

ｐｒｏｃｅｓｓ? ａｎｄ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｈｅａｔ ｔｒｅａｔｍｅｎｔ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ ｃａｎ ｈａｖｅ ａｎ ｉｍｐａｃｔ ｏｎ ｔｈｅ ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｐａｒｔ. Ｄｕｒｉｎｇ ｔｈｅ ｃｕｒｉｎｇ

ｏｆ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓ ｗｉｔｈ ｃｕｒｖａｔｕｒｅ? ｉｎｔｅｒｎａｌ ｓｔｒｅｓｓｅｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ ｌａｍｉｎａｔｅｓ ａｒｅ ｒｅｌｅａｓｅｄ ｄｕｒｉｎｇ ｄｅｍｏｌｄｉｎｇ? ｗｈｉｃｈ ｃａｎ

ｃａｕｓｅ ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｍａｔｅｒｉａｌ ａｎｄ ａｆｆｅｃｔ ｔｈｅ ａｃｃｕｒａｃｙ ａｎｄ ｌａｔｅｒ ｕｓｅ ｏｆ ｔｈｅ ｍｏｌｄｅｄ ｐａｒｔ. Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｅｎｈａｎｃｅ￣

ｍｅｎｔ ｏｆ ｔｈｅ ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ ｏｆ ＣＦ / ＰＥＥＫ ｂｙ ｔｈｅ ｈｅａｔ ｔｒｅａｔｍｅｎｔ ｐｒｏｃｅｓｓ? ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｆｏｃｕｓｅｓ ｏｎ ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ ｔｈｅ

ｈｅａｔ ｔｒｅａｔｍｅｎｔ ｐｒｏｃｅｓｓ ｏｎ ｔｈｅ ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｏｆ ＣＦ / ＰＥＥＫ? ｄｅｓｉｇｎｓ ｉｎ－ｓｉｔｕ ｆｉｌｍ ｈｅａｔｉｎｇ ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ ｆｏｒ ｔｈｅ ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｅ

ｏｆ ｃｕｒｖｅｄ ｐａｒｔｓ? ｕｓｅｓ ｃｙｌｉｎｄｒｉｃａｌ ｍｏｌｄｓ ｔｏ ｐｒｏｃｅｓｓ Ｃ－ｓｈａｐｅｄ ｐａｒｔｓ? ｅｘｐｌｏｒｅｓ ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｍｅｌｔｉｎｇ ｔｅｍｐｅｒａ￣

ｔｕｒｅｓ ａｓ ｗｅｌｌ ａｓ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ａｎｎｅａｌｉｎｇ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｓ ｏｎ ｔｈｅ ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｍａｔｅｒｉａｌ? ｆｉｎｄｓ ｔｈｅ ｏｐｔｉｍａｌ ｐｒｏｃｅｓｓ ｃｕｒｖｅ

ａｎｄ ｄｉｓｃｕｓｓｅｓ ｔｈｅ ｆａｃｔｏｒｓ ｔｈａｔ ｍａｙ ａｆｆｅｃｔ ｔｈｅ ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｔ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ａｎｎｅａｌｉｎｇ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｓ. Ｉｔ ｗａｓ ｆｏｕｎｄ ｔｈａｔ ｔｈｅ

ｓｐｒｉｎｇ － ｂａｃｋ ａｎｇｌｅ ｏｆ ｔｈｅ ｐａｒｔｓ ａｔ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｍｅｌｔｉｎｇ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｓ ｒａｎｇｅｄ ｆｒｏｍ ０.３２５ ７ ｔｏ ０.４７３ ７? ａｎｄ ｔｈｅ

ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｐａｒｔｓ ａｔ ａｎ ａｎｎｅａｌｉｎｇ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｏｆ ２５０ ℃ ｗａｓ ｔｈｅ ｓｍａｌｌｅｓｔ. Ｔｈｉｓ ｓｔｕｄｙ ａｉｍｓ ｔｏｕｔｉｌｉｚｅ ｍｏｒｅ ｅｆｆｉ￣

ｃｉｅｎｔ ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄｓ? ｔｏ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｑｕａｌｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ｍｏｌｄｅｄ ｐａｒｔｓ ａｆｔｅｒ ｃｕｒｉｎｇ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ ｍａｔｅｒｉａｌｓ ａｎｄ ｈｅｌｐ

ｔｈｅｍ ｔｏ ｂｅ ｂｅｔｔｅｒ ｕｓｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ａｅｒｏｓｐａｃｅ ｆｉｅｌｄ.

Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ:ｔｈｅｒｍｏｐｌａｓｔｉｃ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ? ｉｎ－ｓｉｔｕ ｍｅｍｂｒａｎｅ? ｈｅａｔ ｔｒｅａｔｍｅｎｔ? ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ? Ｃ－ｓｈａｐｅｄ

收稿日期: ２０２２－０８－０５

基金項(xiàng)目: 國(guó)家級(jí)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練支持項(xiàng)目 (２０２０１０２８７０６０Ｚ)

作者簡(jiǎn)介: 王維澤 (２００１—)? 男? 本科? ２０１９ 級(jí)材料科學(xué)與工程專業(yè)? ｗｓｗｗｚｗｓ２３＠ｎｕａａ? ｅｄｕ? ｃｎ?

復(fù)合材料具有輕質(zhì)、高強(qiáng)、耐腐蝕、抗疲勞、可設(shè)

計(jì)性強(qiáng)等特點(diǎn)?被廣泛應(yīng)用于航空、航天、能源、交通

等各個(gè)領(lǐng)域? 其中?尤其以樹脂基復(fù)合材料在航空

航天領(lǐng)域的應(yīng)用最為廣泛[１]

? 熱塑性復(fù)合材料相較

于熱固性復(fù)合材料具有韌性好、疲勞強(qiáng)度高、沖擊損

傷容限高、成型周期短、易儲(chǔ)存、可回收等優(yōu)勢(shì)?是現(xiàn)

在研究和應(yīng)用的焦點(diǎn)[２]

?

碳纖維增強(qiáng)聚醚醚酮(ＣＦ / ＰＥＥＫ) 是一種性能

８０ ２０２３ 年 ９ 月

???????????????????????????????????????????????

復(fù)合材料科學(xué)與工程

優(yōu)異的熱塑性復(fù)合材料?具有優(yōu)異的耐溫、機(jī)械、電

氣和摩擦性能[３－４]

? 目前成型復(fù)合材料的重要工藝

還是以熱壓罐成型為主?由于受到設(shè)備前期投資大、

成型過程耗能高、后期維護(hù)費(fèi)用高等因素限制?熱壓

罐工藝制造成本一直居高不下? 原位膜加熱方法是

一種通過給金屬電阻通電產(chǎn)生焦耳熱?在進(jìn)行絕緣

處理后直接接觸材料作為熱源的加工方式? 該方法

設(shè)備簡(jiǎn)單、加熱能耗低?可以實(shí)現(xiàn)對(duì)材料加工溫度的

精準(zhǔn)控制?是實(shí)現(xiàn)熱塑性復(fù)合材料高效、低成本的制

造方法?

熱塑性復(fù)合材料的成型包括加熱、熔融、冷卻、

固結(jié)等過程? 當(dāng)材料處于熔融溫度下時(shí)?會(huì)發(fā)生基體

熔化?但較低的熔融溫度可能會(huì)導(dǎo)致熔化不充分?而

過高的溫度會(huì)使基體發(fā)生熱老化甚至分解?影響材料

性能? 張涵其[５]對(duì)不同熔融溫度處理下的 ＣＦ/ ＰＥＥＫ

曲梁強(qiáng)度進(jìn)行測(cè)試?發(fā)現(xiàn) ３８０ ℃和 ４００ ℃下制備的復(fù)

合材料曲梁失效形式為分層失效?而 ３４０ ℃和 ３６０ ℃

下?由于溫度未能使樹脂完全軟化?曲梁失效形式除

分層失效外?還伴有部分的拉伸及壓縮失效? 此外?

熱處理中的退火過程被證實(shí)可以明顯提升 ＣＦ/ ＰＥＥＫ

的力學(xué)性能? 宏觀上來看?在 ２１０ ~ ２４０ ℃ 下退火?可

以提升材料的最大屈服應(yīng)力、拉拔行為性能與結(jié)晶

度?且變化規(guī)律均隨退火溫度的增加而增加? 同時(shí)?

研究發(fā)現(xiàn)?ＣＦ / ＰＥＥＫ 結(jié)晶度的增加可以明顯提高材

料的屈服強(qiáng)度[６－７]

? Ｇｒｅｉｓｅｌ 等[８] 研究發(fā)現(xiàn)在溫度超

過基體玻璃化轉(zhuǎn)變溫度( Ｔｇ ) 時(shí)對(duì)未處理的復(fù)合材

料進(jìn)行退火?可以降低最終制件的殘余應(yīng)力?并實(shí)現(xiàn)

了熱應(yīng)力向接近平衡狀態(tài)的轉(zhuǎn)變? 在微觀層面上?

Ｇｏｇｏｌｅｗｓｋｉ 等[９]研究發(fā)現(xiàn)?在低于 Ｔｇ的溫度下進(jìn)行

退火?可使基體材料的小分子側(cè)鏈得到松弛?在緩慢

冷卻的過程中?小分子鏈側(cè)鏈可以更加有序地排列?

Ｏｓｔｂｅｒｇ 等[１０]通過研究發(fā)現(xiàn):當(dāng)退火溫度在玻璃化轉(zhuǎn)

變溫度 Ｔｇ(１４５ ℃ )與熔點(diǎn) Ｔｍ(３３５ ℃ )之間時(shí)?ＰＥＥＫ

發(fā)生了部分熔化和再結(jié)晶的現(xiàn)象?從而使結(jié)晶區(qū)域

的完整程度增加?但在 ３１０ ℃下?隨著退火時(shí)間的延

長(zhǎng)?材料的結(jié)晶度有所減低?其推測(cè)是低分子量晶體

的融化所導(dǎo)致的?

由于熱塑性復(fù)合材料在成型過程中對(duì)溫度和壓

力等條件敏感?成型過程中熔融溫度、冷卻速率、加

熱時(shí)局部的溫度梯度和各向異性的材料性能等因素

都會(huì)對(duì)制件的尺寸及形狀產(chǎn)生影響? Ｃｏｇｓｗｅｌｌ 等[１１]

提出連續(xù)纖維增強(qiáng)熱塑性復(fù)合材料在熱處理過程中

的變形會(huì)受到垂直于和沿纖維方向的樹脂滲入、橫

向纖維流動(dòng)、層間滑移和沿纖維方向的內(nèi)部剪切四

個(gè)過程的影響?另外?在薄的帶拐角復(fù)合材料固化時(shí)?

層合板內(nèi)存在的殘余應(yīng)力在脫模時(shí)被釋放?造成成型

件回彈變形?導(dǎo)致復(fù)合材料零件精度差、裝配困難[１２]

?

Ｋｒ?ｍｅｒ 等[１３]經(jīng)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)?當(dāng)溫度在加工溫度 Ｔｍａｘ和

結(jié)晶溫度 Ｔｃ之間時(shí)?構(gòu)件與模具之間收縮率存在的

差異會(huì)導(dǎo)致纖維波紋的產(chǎn)生?從而造成構(gòu)件形狀上

的扭曲? 目前國(guó)內(nèi)外關(guān)于熱處理對(duì)連續(xù)纖維增強(qiáng)熱

塑性復(fù)合材料變形影響的研究集中在對(duì)熱變形過程

的研究?對(duì)熱變形工藝參數(shù)對(duì)變形影響的研究還存

在很大的空白?

本文通過現(xiàn)有高效節(jié)能的原位膜加熱方法?設(shè)

計(jì)用于制造曲面零件的原位膜加熱設(shè)備? 基于熱處

理過程對(duì)結(jié)晶度、內(nèi)應(yīng)力與力學(xué)性能的影響?研究熱

處理過程中工藝參數(shù)對(duì)制件變形的影響? 針對(duì)熱處

理工藝中熔融溫度與退火溫度對(duì) ＣＦ / ＰＥＥＫ 固化后

制件變形量的影響?利用圓柱形模具加工 Ｃ 形件?通

過計(jì)算制件回彈角?探究不同熔融溫度以及不同退

火溫度對(duì)材料變形的影響?找出退火最優(yōu)工藝曲線?

從而提升復(fù)合材料固化后成型件的質(zhì)量?并解釋不

同退火溫度下可能影響制件變形的因素?

１ 實(shí)驗(yàn)部分

１? １ 原材料

本文采用 ＴＵ２００ ＣＦ/ ＰＥＥＫ 單向預(yù)浸料進(jìn)行實(shí)驗(yàn)?

采用單向鋪層的方法?預(yù)浸料的單層厚度為 ０? １６ ｍｍ?

樹脂含量為 ３４％?將預(yù)浸料裁剪成沿纖維方向長(zhǎng)為

１７９ ｍｍ?寬為 ２０ ｍｍ 的長(zhǎng)方形樣條? 用超聲點(diǎn)焊機(jī)

焊接固定一端?一共鋪放 １２ 層?厚度約為 ２ ｍｍ? 采

用 １５２ ｍｍ 直徑的圓柱形模具? 試樣的鋪放方式如

圖 １ 所示? 輔助材料使用聚酰亞胺薄膜真空袋、玻

纖透氣氈、高溫脫模布、Ａｉｒｔｅｃｈ 高溫膠帶等?

圖 １ 實(shí)驗(yàn)用 ＣＦ/ ＰＥＥＫ 試樣

Ｆｉｇ? １ ＣＦ/ ＰＥＥＫ ｓｐｅｃｉｍｅｎｓ ｆｏｒ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ

２０２３ 年第 ９ 期 ８１

???????????????????????????????????????????????

熱處理對(duì) ＣＦ/ ＰＥＥＫ 熱塑性復(fù)合材料變形的影響

１? ２ 實(shí)驗(yàn)方法

１? ２? １ 搭建曲面原位膜加熱設(shè)備

實(shí)驗(yàn)用加熱設(shè)備采用自主設(shè)計(jì)的原位膜加熱方

式進(jìn)行加熱?使用鎳鉻合金作為電阻發(fā)熱的方形原

位膜? 設(shè)備布置如圖 ２ 所示?

圖 ２ 原位膜加熱材料放置方法

Ｆｉｇ? ２ Ｉｎ－ｓｉｔｕ ｍｅｍｂｒａｎｅ ｈｅａｔｉｎｇ ｍａｔｅｒｉａｌ ｐｌａｃｅｍｅｎｔ ｍｅｔｈｏｄ

在處理好的試樣上下分別鋪設(shè)高溫脫模布? 利

用原位膜的中心部分覆蓋試樣?確保加熱溫度的均

勻[１４]

? 鋪設(shè)玻纖透氣氈?減少實(shí)驗(yàn)過程中的熱耗散?

最后用聚酰亞胺薄膜與高溫膠帶密封并抽出空氣?

以提供材料成型過程所需形狀與壓力? 原位膜加熱

設(shè)備整體如圖 ３ 所示?

圖 ３ 原位膜加熱設(shè)備

Ｆｉｇ? ３ Ｈｅａｔｉｎｇ ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ ｏｆ ｉｎ－ｓｉｔｕ ｍｅｍｂｒａｎｅ

電源與控溫采用實(shí)驗(yàn)室多功能電源?設(shè)有溫控表?

可同時(shí)對(duì)三個(gè)電源進(jìn)行 ＰＩＤ 控制?最大輸出電壓為

１０ Ｖ?最大輸出電流為 ５００ Ａ? 實(shí)驗(yàn)設(shè)備接線見圖 ４?

圖 ４ 原位膜加熱設(shè)備接線

Ｆｉｇ? ４ Ｗｉｒｉｎｇ ｏｆ ｉｎ－ｓｉｔｕ ｍｅｍｂｒａｎｅ ｈｅａｔｉｎｇ ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ

１? ２? ２ 探究熔融溫度對(duì)變形的影響

為探究熔融溫度對(duì)變形的影響?共設(shè)置了四組

實(shí)驗(yàn)?每組實(shí)驗(yàn)重復(fù)三次?熔融溫度分別為 ３９０ ℃ 、

４００ ℃ 、４１０ ℃ 、４２０ ℃ ?保溫時(shí)間為 ３０ ｍｉｎ?工藝曲

線如圖 ５ 所示?

圖 ５ 不同熔融溫度的工藝曲線

Ｆｉｇ? ５ Ｐｒｏｃｅｓｓ ｃｕｒｖｅｓ ｆｏｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｍｅｌｔｉｎｇ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｓ

１? ２? ３ 探究退火溫度對(duì)變形的影響

退火前的熔融溫度統(tǒng)一設(shè)定為 ４００ ℃ ?實(shí)驗(yàn)中

退火溫度圍繞玻璃化轉(zhuǎn)變溫度 Ｔｇ(１４５ ℃ ) 與熔點(diǎn)

Ｔｍ(３３５ ℃ )設(shè)計(jì)?每組實(shí)驗(yàn)重復(fù)三次?退火過程中升

溫速率為 １０ ℃ / ｍｉｎ?降溫速率為 ５ ℃ / ｍｉｎ? 保溫時(shí)

間為 ６０ ｍｉｎ?工藝曲線如圖 ６ 所示?

圖 ６ 不同退火溫度下的工藝曲線

Ｆｉｇ? ６ Ｐｒｏｃｅｓｓ ｃｕｒｖｅｓ ａｔ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ａｎｎｅａｌｉｎｇ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｓ

１? ３ 測(cè)試與表征

利用制件回彈角表征變形量?Ｗｉｓｎｏｍ 等[１５] 通

過有限元模型預(yù)測(cè)了 Ｃ 形構(gòu)件 １３５°的回彈角?其結(jié)

果等效為 Ｃ 形構(gòu)件 ９０°的回彈角? 根據(jù)推導(dǎo)得到等效

的 Ｃ 形件 ９０°回彈角等于半徑變化值乘以 ９０°?即:

ΔΦ ＝

ΔＲ

Ｒ

× ９０°

式中:ΔΦ 為回彈角?ΔＲ / Ｒ 為半徑變化值?

２ 結(jié)果與討論

２? １ 不同熔融溫度下的變形量對(duì)比

圖 ７ 為 ＣＦ / ＰＥＥＫ 預(yù)浸料在 ４００ ℃ 條件下保溫

并冷卻后制得的樣品? 在不同熔融溫度下固化得到

的樣件變形相關(guān)數(shù)據(jù)如表 １ 所示? 其中在不變形情

況下?制件的圓心角為 １３５°?半徑為 ７６ ｍｍ?

８２ ２０２３ 年 ９ 月

???????????????????????????????????????????????

復(fù)合材料科學(xué)與工程

圖 ７ 在 ４００ ℃下固化的 ＣＦ/ ＰＥＥＫ 試樣

Ｆｉｇ? ７ ＣＦ/ ＰＥＥＫ ｓｐｅｃｉｍｅｎｓ ｃｕｒｅｄ ａｔ ４００ ℃

表 １ 不同熔融溫度下非等溫固化的變形量

Ｔａｂｌｅ １ Ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｆｏｒ ｎｏｎ－ｉｓｏｔｈｅｒｍａｌ ｃｕｒｉｎｇ

ａｔ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｍｅｌｔｉｎｇ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｓ

溫度/ ℃ 圓心角/ ° 半徑/ ｍｍ 回彈角/ °

３９０ １３６.５ ７５.６０ ０.４７３ ７

４００ １３６.２５ ７５.６８ ０.３８４ ９

４１０ １３５.４７ ７６.３８ ０.４４４ １

４２０ １３６ ７５.７３ ０.３２５ ７

由圖 ７ 可見:樣件內(nèi)側(cè)表面由于與模具接觸?表

面質(zhì)量較好?外側(cè)表面有個(gè)別突起部分?這與原位膜

在彎曲狀態(tài)下變形不均勻的位置一致? 因此?曲面

用原位膜的制備仍有待改進(jìn)?

從表 １ 可以看出?不同熔融溫度對(duì)材料變形的

影響較小?此前研究表明的熔融溫度升高所導(dǎo)致的

熱殘余應(yīng)力增多[５]

?并未在制件的變形結(jié)果中體現(xiàn)?

２? ２ 不同退火溫度下的變形量對(duì)比

材料在玻璃化轉(zhuǎn)變溫度 Ｔｇ以上退火會(huì)發(fā)生再結(jié)

晶行為?使結(jié)晶區(qū)域和晶粒完善程度增加? 其中晶

粒的生長(zhǎng)發(fā)生在退火過程的前幾分鐘?結(jié)晶區(qū)域的

增大發(fā)生在晶粒的生長(zhǎng)完成后? 同時(shí)?在較長(zhǎng)的退

火時(shí)間下?由于非結(jié)晶區(qū)域的松弛?降低了晶粒完善

程度和結(jié)晶區(qū)域大小對(duì)宏觀形狀的限制?使應(yīng)力得

到釋放[９]

?因此在實(shí)驗(yàn)中?設(shè)定 １ ｈ 的退火時(shí)長(zhǎng)?在不

同溫度下退火后?測(cè)定制件的變形數(shù)據(jù)?結(jié)果如表 ２

所示? 隨著退火溫度的升高?制件變形量先增大后

減小再增大? 相較于未退火處理的制件?在 ２５０ ℃

時(shí)退火可以減小變形量?

表 ２ 不同退火溫度下非等溫固化的變形量

Ｔａｂｌｅ ２ Ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｆｏｒ ｎｏｎ－ｉｓｏｔｈｅｒｍａｌ ｃｕｒｉｎｇ

ａｔ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ａｎｎｅａｌｉｎｇ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｓ

溫度/ ℃ 圓心角/ ° 半徑/ ｍｍ 回彈角/ °

１５０ １３６.９１ ７５.０２ １.１６０ ５

２００ １３８.２２ ７４.０６ ２.２９７ ４

２５０ １３４.５６ ７６.３２ ０.３７８ ９

３００ １３６.１７ ７５.６３ ０.４３８ ２

３５０ １３７.７７ ７４.７９ １.２１９ ７

制件的變形同時(shí)受基體材料的結(jié)晶度和制件整

體內(nèi)應(yīng)力影響? 有研究表明?材料的結(jié)晶度隨著退

火溫度的增加而增加? 在 ２００ ℃下退火?結(jié)晶度增加

４? ３％?當(dāng)溫度達(dá)到 ３００ ℃ 時(shí)?結(jié)晶度增加 ３０? ３％

[７]

?

考慮到熱處理對(duì)內(nèi)應(yīng)力與結(jié)晶度的影響?上述現(xiàn)象

可能為兩個(gè)因素相互影響的結(jié)果? 在 １５０ ℃ 時(shí)?溫

度接近 Ｔｇ?材料不發(fā)生結(jié)晶和結(jié)晶區(qū)域的變化?結(jié)

晶度對(duì)制件的變形影響較小?此條件下內(nèi)應(yīng)力部分

釋放并重新分布?變形增大?當(dāng)退火溫度為 ２００ ℃時(shí)?

內(nèi)應(yīng)力釋放程度增大?而結(jié)晶度增加百分比較小?內(nèi)

應(yīng)力對(duì)變形的影響占主導(dǎo)地位?表現(xiàn)為制件變形量

的明顯增加?當(dāng)退火溫度從 ２５０ ℃升高至 ３００ ℃時(shí)?

結(jié)晶度變化量明顯上升?此時(shí)結(jié)晶度在變形過程中

占據(jù)主導(dǎo)?變形量有所增加?當(dāng)退火溫度為 ３５０ ℃

時(shí)?已經(jīng)超過 ＰＥＥＫ 的熔點(diǎn)溫度?在退火過程中?材

料發(fā)生晶體的熔化?并在冷卻時(shí)重新結(jié)晶?推斷此過

程加劇了內(nèi)應(yīng)力分布的不均勻并產(chǎn)生新的內(nèi)應(yīng)力?

使變形量增大? 但在 ２５０ ℃退火時(shí)零件變形量明顯

減小的原因仍有待研究? 同時(shí)?原位膜的單一方向

熱場(chǎng)也可能是影響構(gòu)件變形的又一因素?

３ 結(jié) 論

本文通過原位膜加熱方式在不同熔融溫度以及

不同退火溫度條件下對(duì)材料變形進(jìn)行測(cè)量? 主要得

到以下結(jié)論:

(１)用于制造曲面零件的原位膜加熱設(shè)備制得

的樣件固化均勻?該方法對(duì)于制備帶弧度的樣品具

有一定的可行性? 試件與原位膜接觸的表面會(huì)因原

位膜在彎曲狀態(tài)下的不均勻變形產(chǎn)生凸起?該問題

可以嘗試針對(duì)帶弧度的樣品設(shè)計(jì)對(duì)應(yīng)的原位膜來

解決?

(２)在不同熔融溫度下?ＣＦ / ＰＥＥＫ 的變形量保

持在０.３２５ ７~０.４７３ ７之間? 在 ４２０ ℃下變形量最小?

且變形量與熔融溫度的高低沒有呈現(xiàn)出對(duì)應(yīng)的關(guān)系?

(３)在不同退火溫度下?ＣＦ / ＰＥＥＫ 所制 Ｃ 形件

的變形量發(fā)生顯著變化? 當(dāng)退火溫度為 ２５０ ℃ 時(shí)?

相對(duì)于未退火的制件?變形量降低 １? ５％? 而在其余

退火溫度下?制件的變形量都呈現(xiàn)出不同程度的增

加? 考慮到 ＣＦ / ＰＥＥＫ 結(jié)晶度隨退火溫度的升高而

增大?這一現(xiàn)象的產(chǎn)生可能還受到內(nèi)應(yīng)力變化因素

與單一方向熱場(chǎng)的影響?

參考文獻(xiàn)

[１] 楊乃賓. 新一代大型客機(jī)復(fù)合材料結(jié)構(gòu)[ Ｊ]. 航空學(xué)報(bào)? ２００８?

２９(３): ５９６－６０４.

２０２３ 年第 ９ 期 ８３

???????????????????????????????????????????????

熱處理對(duì) ＣＦ/ ＰＥＥＫ 熱塑性復(fù)合材料變形的影響

[２] 羅云烽? 姚佳楠. 高性能熱塑性復(fù)合材料在民用航空領(lǐng)域中的

應(yīng)用[Ｊ]. 航空制造技術(shù)? ２０２１? ６４(１６): ９３－１０２.

[ ３] ＡＵＤＯＩＴ Ｊ? ＲＩＶＩèＲＥ Ｌ? ＤＡＮＤＵＲＡＮＤ Ｊ? ｅｔ ａｌ. Ｔｈｅｒｍａｌ? ｍｅｃｈａｎ￣

ｉｃａｌ ａｎｄ ｄｉｅｌｅｃｔｒｉｃ ｂｅｈａｖｉｏｕｒ ｏｆ ｐｏｌｙ (ａｒｙｌ ｅｔｈｅｒ ｋｅｔｏｎｅ) ｗｉｔｈ ｌｏｗ

ｍｅｌｔｉｎｇ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ[Ｊ]. Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｔｈｅｒｍａｌ Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｃａｌｏｒｉｍｅｔｒｙ?

２０１９? １３５(４): ２１４７－２１５７.

[４] ＰＵéＲＴＯＬＡＳ Ｊ Ａ? ＣＡＳＴＲＯ Ｍ? ＭＯＲＲＩＳ Ｊ Ａ? ｅｔ ａｌ. Ｔｒｉｂｏｌｏｇｉｃａｌ

ａｎｄ ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ ｏｆ ｇｒａｐｈｅｎｅ ｎａｎｏｐｌａｔｅｌｅｔ / ＰＥＥＫ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓ

[Ｊ]. Ｃａｒｂｏｎ? ２０１９? １４１: １０７－１２２.

[５] 張涵其. ＣＦ / ＰＥＥＫ 熱塑性復(fù)合材料熱成型及熱變形工藝研究

[Ｄ]. 哈爾濱: 哈爾濱工業(yè)大學(xué)? ２０１８.

[６] ＬＥＥ Ｌ Ｈ? ＶＡＮＳＥＬＯＷ Ｊ Ｊ? ＳＣＨＮＥＩＤＥＲ Ｎ Ｓ. Ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ

ｄｒａｗｉｎｇ ｏｎ ｔｈｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ａｎｄ ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ ｏｆ ＰＥＥＫ[Ｊ]. Ｐｏｌｙｍｅｒ Ｅｎｇｉ￣

ｎｅｅｒｉｎｇ ＆ Ｓｃｉｅｎｃｅ? １９８８? ２８(３): １８１－１８７.

[７] ＲＥＧＩＳ Ｍ? ＢＥＬＬＡＲＥ Ａ? ＰＡＳＣＯＬＩＮＩ Ｔ? ｅｔ ａｌ. Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ

ｔｈｅｒｍａｌｌｙ ａｎｎｅａｌｅｄ ＰＥＥＫ ａｎｄ ＣＦＲ－ＰＥＥＫ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓ: Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ－

ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ[Ｊ]. Ｐｏｌｙｍｅｒ Ｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｓｔａｂｉｌｉｔｙ? ２０１７?

１３６: １２１－１３０.

[８] ＧＲＥＩＳＥＬ Ｍ? Ｊ?ＧＥＲ Ｊ? ＭＯＯＳＢＵＲＧＥＲ－ＷＩＬＬ Ｊ? ｅｔ ａｌ. Ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ

ｏｆ ｒｅｓｉｄｕａｌ ｔｈｅｒｍａｌ ｓｔｒｅｓｓ ｉｎ ｃａｒｂｏｎ ｆｉｂｅｒ － ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｄ ｔｈｅｒｍｏｐｌａｓｔｉｃ

ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓ ｏｎ ｉｎｔｅｒｆａｃｉａｌ ｆｒａｃｔｕｒｅ ｔｏｕｇｈｎｅｓｓ ｅｖａｌｕａｔｅｄ ｂｙ ｃｙｃｌｉｃ ｓｉｎｇｌｅ－

ｆｉｂｅｒ ｐｕｓｈ－ｏｕｔ ｔｅｓｔｓ[ Ｊ]. Ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓ Ｐａｒｔ Ａ: Ａｐｐｌｉｅｄ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ

Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ? ２０１４? ６６: １１７－１２７.

[９] ＧＯＧＯＬＥＷＳＫＩ Ｓ? ＭＡＩＮＩＬ－ＶＡＲＬＥＴ Ｐ. Ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ ｔｈｅｒｍａｌ ｔｒｅａｔ￣

ｍｅｎｔ ｏｎ ｓｔｅｒｉｌｉｔｙ? ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ａｎｄ ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ ｏｆ ｖａｒｉｏｕｓ

ｐｏｌｙｌａｃｔｉｄｅｓ: Ⅰ. Ｐｏｌｙ(Ｌ－ｌａｃｔｉｄｅ) [Ｊ]. Ｂｉｏｍａｔｅｒｉａｌｓ? １９９６? １７(５):

５２３－５２８.

[１０] ＯＳＴＢＥＲＧ Ｇ Ｍ Ｋ? ＳＥＦＥＲＩＳ Ｊ Ｃ. Ａｎｎｅａｌｉｎｇ ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｎ ｔｈｅ ｃｒｙｓｔａｌ￣

ｌｉｎｉｔｙ ｏｆ ｐｏｌｙｅｔｈｅｒｅｔｈｅｒｋｅｔｏｎｅ (ＰＥＥＫ) ａｎｄ ｉｔｓ ｃａｒｂｏｎ ｆｉｂｅｒ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ

[Ｊ]. Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｐｏｌｙｍｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ? １９８７? ３３(１): ２９－３９.

[１１] ＣＯＧＳＷＥＬＬ Ｆ Ｎ? ＬＥＡＣＨ Ｄ Ｃ. Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｓｃｉｅｎｃｅ ｏｆ ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ

ｆｉｂｒｅ ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｄ ｔｈｅｒｍｏｐｌａｓｔｉｃ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓ [ Ｊ ]. ＳＡＭＰＥ Ｊｏｕｒｎａｌ?

１９８８? ２４(３): １１－１４.

[１２] 張晗. 樹脂基復(fù)合材料固化過程優(yōu)化及變形方法研究[Ｄ]. 西

安: 西安理工大學(xué)? ２０２１.

[１３] ＫＲ?ＭＥＲ Ｅ Ｔ Ｍ? ＧＲＯＵＶＥ Ｗ Ｊ Ｂ? ＷＡＲＮＥＴ Ｌ Ｌ? ｅｔ ａｌ. Ｔｏｏｌ－

ｐｌｙ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ ｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｗａｖｉｎｅｓｓ ｄｕｒｉｎｇ Ｃ/ ＰＥＥＫ ｃｏｎｓｏｌｉ￣

ｄａｔｉｏｎ[Ｊ]. Ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓ Ｐａｒｔ Ａ: Ａｐｐｌｉｅｄ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ?

２０２１? １４４: １０６３２７.

[１４] 陶雙全? 郝小忠? 楊子劍? 等. ＣＦ / ＰＥＥＫ 復(fù)合材料自阻電熱－

原位膜混合加熱固化方法[Ｊ]. 中國(guó)機(jī)械工程? ２０２２? ３３(２２):

２７４８－２７５４.

[１５] ＷＩＳＮＯＭ Ｍ Ｒ? ＰＯＴＴＥＲ Ｋ Ｄ? ＥＲＳＯＹ Ｎ. Ｓｈｅａｒ－ｌａｇ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ

ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ ｔｈｉｃｋｎｅｓｓ ｏｎ ｓｐｒｉｎｇ－ｉｎ ｏｆ ｃｕｒｖｅｄ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓ[Ｊ]. Ｊｏｕｒｎａｌ

ｏｆ Ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ ｍａｔｅｒｉａｌｓ? ２００７? ４１(１１): １３１１－１３２４.

(上接第 ７２ 頁)

參考文獻(xiàn)

[１] 關(guān)志東? 杜善義. 我國(guó)大型客機(jī)先進(jìn)復(fù)合材料技術(shù)應(yīng)對(duì)策略思

考[Ｊ]. 復(fù)合材料學(xué)報(bào)? ２００８(１): １－１０.

[２] ＡＭＯＲ Ｎ? ＮＯＭＡＮ Ｍ Ｔ? ＰＥＴＲＵ Ｍ. Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｅｘｔｉｌｅ ｐｏｌｙｍｅｒ

ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓ: Ｒｅｃｅｎｔ ｔｒｅｎｄｓ ａｎｄ ｃｈａｌｌｅｎｇｅｓ[ Ｊ]. Ｐｏｌｙｍｅｒｓ? ２０２１? １３

(１６): ２５９２－２６１８.

[３] ＳＵＮ Ｇ Ｙ? ＹＵ Ｈ? ＷＡＮＧ Ｚ? ｅｔ ａｌ. Ｅｎｅｒｇｙ ａｂｓｏｒｐｔｉｏｎ ｍｅｃｈａｎｉｃｓ

ａｎｄ ｄｅｓｉｇｎ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ＣＦＲＰ / ａｌｕｍｉｎｉｕｍ ｈｙｂｒｉｄ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ ｆｏｒ

ｔｒａｎｓｖｅｒｓｅ ｌｏａｄｉｎｇ[Ｊ]. Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ?

２０１９? １５０: ７６７－７８３.

[４] ＷＡＮＧ Ｚ Ｙ? ＺＨＡＮＧ Ｎ? ＷＡＮＧ Ｑ Ｙ. Ｔｅｎｓｉｌｅ ｂｅｈａｖｉｏｕｒ ｏｆ ｏｐｅｎ－

ｈｏｌｅ ａｎｄ ｂｏｌｔｅｄ ｓｔｅｅｌ ｐｌａｔｅｓ ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｄ ｂｙ ＣＦＲＰ ｓｔｒｉｐｓ[Ｊ]. Ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓ

Ｐａｒｔ Ｂ: Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ? ２０１６? １００: １０１－１１３.

[５] ＳＨＡＮ Ｍ Ｊ? ＺＨＡＯ Ｌ Ｂ? ＨＵＡＮＧ Ｗ? ｅｔ ａｌ. Ｅｆｆｅｃｔ ｍｅｃｈａｎｉｓｍｓ ｏｆ

ｈｙｇｒｏｔｈｅｒｍａｌ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ ｏｎ ｆａｉｌｕｒｅ ｏｆ ｓｉｎｇｌｅ－ｌａｐ ａｎｄ ｄｏｕｂｌｅ－ｌａｐ

ＣＦＲＰ － ａｌｕｍｉｎｕｍ ｂｏｌｔｅｄ ｊｏｉｎｔｓ[ Ｊ]. ＣＭＥＳ －Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｉｎ

Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ? ２０２０? １２３(１): １０１－１２７.

[６] ＸＵ Ｃ? ＷＡＮＧ Ｗ Ｊ? ＬＩＵ Ｚ Ｍ? ｅｔ ａｌ. Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ａｎｄ ｐａｒａｍｅｔ￣

ｒｉｃ ｓｔｕｄｙ ｏｎ ＣＦＲＰ ｆｌａｔ－ｊｏｇｇｌｅ－ｆｌａｔ ｈｙｂｒｉｄ ( ｂｏｎｄｅｄ / ｂｏｌｔｅｄ) ｊｏｉｎｔｓ

[Ｊ]. Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ Ｍａｔｅｒｉａｌｓ? ２０２０? ５４(２６): ４０２５－４０３４.

[７] ＸＵ Ｚ Ｘ. ＦＥ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｆｏｒ ｌｏａｄ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｍｕｌｔｉ － ｂｏｌｔ

ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ ｊｏｉｎｔｓ[Ｊ]. Ａｐｐｌｉｅｄ Ｍｅｃｈａｎｉｃｓ ａｎｄ Ｍａｔｅｒｉａｌｓ? ２０１４? ５５１:

１０４－１０７.

[８] ＬＩＵ Ｆ Ｒ? ＺＨＡＮＧ Ｊ Ｙ? ＺＨＡＯ Ｌ Ｂ? ｅｔ ａｌ. Ａｎ ａｎａｌｙｔｉｃａｌ ｊｏｉｎｔ ｓｔｉｆｆ￣

ｎｅｓｓ ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ ｌｏａｄ ｔｒａｎｓｆｅｒ ａｎａｌｙｓｉｓ ｉｎ ｈｉｇｈｌｙ ｔｏｒｑｕｅｄ ｍｕｌｔｉ－ｂｏｌｔ ｃｏｍ￣

ｐｏｓｉｔｅ ｊｏｉｎｔｓ ｗｉｔｈ ｃｌｅａｒａｎｃｅｓ[Ｊ]. Ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ? ２０１５? １３１:

６２５－６３６.

[９] ＬＩＵ Ｆ Ｒ? ＬＵ Ｘ Ｈ? ＺＨＡＯ Ｌ Ｂ? ｅｔ ａｌ. Ａｎ ｉｎｔｅｒｐｒｅｔａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｌｏａｄ

ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓ ｉｎ ｈｉｇｈｌｙ ｔｏｒｑｕｅｄ ｓｉｎｇｌｅ－ｌａｐ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ ｂｏｌｔｅｄ ｊｏｉｎｔｓ ｗｉｔｈ

ｂｏｌｔ－ｈｏｌｅ ｃｌｅａｒａｎｃｅｓ[ Ｊ]. Ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓ Ｐａｒｔ Ｂ: Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ? ２０１８?

１３８: １９４－２０５.

[１０] ＭＣＣＡＲＴＨＹ Ｍ Ａ? ＭＣＣＡＲＴＨＹ Ｃ Ｔ? ＰＡＤＨＩ Ｇ Ｓ. Ａ ｓｉｍｐｌｅ

ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ｂｏｌｔ－ｈｏｌｅ ｃｌｅａｒａｎｃｅ ｏｎ ｌｏａｄ ｄｉｓ￣

ｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｉｎ ｓｉｎｇｌｅ－ｃｏｌｕｍｎ ｍｕｌｔｉ－ｂｏｌｔ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ ｊｏｉｎｔｓ[Ｊ]. Ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ

Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ? ２００６? ７３(１): ７８－８７.

[１１] ＨＥ Ｂ Ｌ. Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ａｎｄ ｓｅｍｉａｎａｌｙｔｉｃａｌ ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎ ｏｆ Ｘ８５０ ±

ＩＭ１９０ ＣＦＲＰ ｂｏｌｔｅｄ ｊｏｉｎｔｓ[Ｊ]. Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓ Ｌｅｔｔｅｒｓ? ２０２０?

２９(２６８): １－１２.

[１２] 趙馨怡? 黃盛楠? 馮鵬? 等. 復(fù)合材料膠栓混合連接機(jī)理的試驗(yàn)

研究[Ｊ]. 工程力學(xué)? ２０１５(３２): ３１４－３２１.

[１３] ＷＡＮＧ Ｈ Ｘ? ＤＵＡＮ Ｙ Ｇ? ＡＢＵＬＩＺＩ Ｄ? ｅｔ ａｌ. Ｄｅｓｉｇｎ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ

ｏｆ ＣＦＲＰ ｓｔａｃｋｉｎｇ ｓｅｑｕｅｎｃｅ ｕｓｉｎｇ ａ ｍｕｌｔｉ－Ｉｓｌａｎｄ ｇｅｎｅｔｉｃ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ

ｕｎｄｅｒ ｌｏｗ－ｖｅｌｏｃｉｔｙ ｉｍｐａｃｔ ｌｏａｄｓ[ Ｊ]. Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｗｕｈａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ

ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ－Ｍａｔｅｒｉａｌｓ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｅｄｉｔｉｏｎ? ２０１７? ３２(３): ７２０－７２５.

[１４] ＱＩＵ Ｃ? ＨＡＮ Ｙ Ｚ? ＳＨＡＮＭＵＧＡＭ Ｌ? ｅｔ ａｌ. Ａｎ ｅｖｅｎ－ｌｏａｄ－ｄｉｓｔｒｉ￣

ｂｕｔｉｏｎ ｄｅｓｉｇｎ ｆｏｒ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ ｂｏｌｔｅｄ ｊｏｉｎｔｓ ｕｓｉｎｇ ａ ｎｏｖｅｌ ｃｉｒｃｕｉｔ ｍｏｄｅｌ

ａｎｄ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ[Ｊ]. Ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ? ２０２２? ２７９: １１４７０９.

[１５] ＨＡＳＨＩＮ Ｚ. Ｆａｉｌｕｒｅ ｃｒｉｔｅｒｉａ ｆｏｒ ｕｎｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ ｆｉｂｅｒ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓ[ Ｊ].

Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｍｅｃｈａｎｉｃｓ? １９８０? ４７(２): ３２９－３３４.

８４ ２０２３ 年 ９ 月

???????????????????????????????????????????????

復(fù)合材料科學(xué)與工程

ＤＯＩ:１０? １９９３６ / ｊ? ｃｎｋｉ? ２０９６－８０００? ２０２３０９２８? ０１３

ＣＦＲＰ 套料鉆制孔工藝及軸向力預(yù)測(cè)研究

張克群１

? 孫會(huì)來１

? 李 航１

? 邢文濤１

? 趙方方２?

(１? 天津工業(yè)大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院? 天津 ３００３８７? ２? 天津工業(yè)大學(xué) 經(jīng)管學(xué)院? 天津 ３００３８７)

摘要: 在鉆削碳纖維復(fù)合材料(ＣＦＲＰ)時(shí)?由鉆頭軸向力引起的分層損傷是影響零件裝配質(zhì)量與使用壽命的最重要因素

之一? 為了提高 ＣＦＲＰ 制孔質(zhì)量?本文通過正交實(shí)驗(yàn)分析了主軸轉(zhuǎn)速、進(jìn)給量與刃徑對(duì)套料鉆軸向力的影響?并基于響應(yīng)面法

(ＲＳＭ)建立了軸向力回歸預(yù)測(cè)模型? 針對(duì)模型精度問題?提出了一種粒子群(ＰＳＯ)算法優(yōu)化的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ＲＢＦ)預(yù)測(cè)模

型?并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證? 結(jié)果表明:各主因素對(duì)軸向力的影響順序?yàn)檫M(jìn)給量>主軸轉(zhuǎn)速>刃徑?套料鉆高轉(zhuǎn)速、低進(jìn)給、大刃徑的

搭配能獲得更小的軸向力?ＰＳＯ－ＲＢＦ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的平均絕對(duì)百分誤差為 ３? ２７％?相對(duì)標(biāo)準(zhǔn) ＲＢＦ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型與

ＲＳＭ 回歸預(yù)測(cè)模型誤差分別降低了 ３２? ８５％與 ４４? ６７％?因此 ＰＳＯ－ＲＢＦ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能更有效地預(yù)測(cè)套料鉆鉆削過程中的軸

向力?

關(guān)鍵詞: 碳纖維復(fù)合材料? 軸向力? 電鍍金剛石套料鉆? 響應(yīng)曲面法? ＰＳＯ－ＲＢＦ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號(hào): ＴＢ３３２ 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: Ａ 文章編號(hào): ２０９６－８０００(２０２３)０９－００８５－０７

Ｓｔｕｄｙ ｏｎ ｄｒｉｌｌｉｎｇ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｎｄ ａｘｉａｌ ｆｏｒｃｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｏｆ ＣＦＲＰ

ＺＨＡＮＧ Ｋｅｑｕｎ

１

? ＳＵＮ Ｈｕｉｌａｉ

１

? ＬＩ Ｈａｎｇ

１

? ＸＩＮＧ Ｗｅｎｔａｏ

１

? ＺＨＡＯ Ｆａｎｇｆａｎｇ

２?

(１? Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ? Ｔｉａｎｇｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ? Ｔｉａｎｊｉｎ ３００３８７? Ｃｈｉｎａ?

２? Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ ａｎｄ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ? Ｔｉａｎｇｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ? Ｔｉａｎｊｉｎ ３００３８７? Ｃｈｉｎａ)

Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｗｈｅｎ ｄｒｉｌｌｉｎｇ ｃａｒｂｏｎ ｆｉｂｅｒ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓ (ＣＦＲＰ)? ｔｈｅ ｄｅｌａｍｉｎａｔｉｏｎ ｄａｍａｇｅ ｃａｕｓｅｄ ｂｙ ｔｈｅ ｂｉｔ ａｘｉａｌ

ｆｏｒｃｅ ｉｓ ｏｎｅ ｏｆ ｔｈｅ ｍｏｓｔ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｆａｃｔｏｒｓ ａｆｆｅｃｔｉｎｇ ｔｈｅ ａｓｓｅｍｂｌｙ ｑｕａｌｉｔｙ ａｎｄ ｓｅｒｖｉｃｅ ｌｉｆｅ ｏｆ ｐａｒｔｓ. Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｉｍｐｒｏｖｅ

ｔｈｅ ｑｕａｌｉｔｙ ｏｆ ＣＦＲＰ ｈｏｌｅ ｍａｋｉｎｇ? ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ａｎａｌｙｚｅｓ ｔｈｅ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｏｆ ｓｐｉｎｄｌｅ ｓｐｅｅｄ? ｆｅｅｄ ｒａｔｅ ａｎｄ ｅｄｇｅ ｄｉａｍｅｔｅｒ ｏｎ

ｔｈｅ ａｘｉａｌ ｆｏｒｃｅ ｏｆ ｃａｓｉｎｇ ｄｒｉｌｌ ｔｈｒｏｕｇｈ ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ? ａｎｄ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｓ ｔｈｅ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ａｘｉａｌ

ｆｏｒｃｅ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｓｕｒｆａｃｅ ｍｅｔｈｏｄ (ＲＳＭ). Ａｉｍｉｎｇ ａｔ ｔｈｅ ｐｒｏｂｌｅｍ ｏｆ ｍｏｄｅｌ ａｃｃｕｒａｃｙ? ａ ｒａｄｉａｌ ｂａｓｉｓ ｎｅｕｒａｌ

ｎｅｔｗｏｒｋ (ＲＢＦ) ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ ｂｙ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｗａｒｍ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ (ＰＳＯ) ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｗａｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ａｎｄ ｖｅｒｉ￣

ｆｉｅｄ ｂｙ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ. Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｍａｉｎ ｆａｃｔｏｒｓ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｔｈｅ ａｘｉａｌ ｆｏｒｃｅ ｉｎ ｔｈｅ ｏｒｄｅｒ ｏｆ ｆｅｅｄ ｒａｔｅ > ｓｐｉｎ￣

ｄｌｅ ｓｐｅｅｄ > ａｐｅｒｔｕｒｅ. Ｔｈｅ ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ ｏｆ ｈｉｇｈ ｓｐｅｅｄ? ｌｏｗ ｆｅｅｄ ｒａｔｅ ａｎｄ ｌａｒｇｅ ｂｌａｄｅ ｄｉａｍｅｔｅｒ ｃａｎ ｏｂｔａｉｎ ｓｍａｌｌｅｒ ａｘｉ￣

ａｌ ｆｏｒｃｅ. Ｔｈｅ ａｖｅｒａｇｅ ｒｅｌａｔｉｖｅ ｅｒｒｏｒ ｏｆ ｔｈｅ ＰＳＯ－ＲＢＦ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｉｓ ３? ２７％? ｗｈｉｃｈ ｉｓ ３２? ８５％

ａｎｄ ４４? ６７％ ｌｏｗｅｒ ｔｈａｎ ｔｈａｔ ｏｆ ｔｈｅ ｓｔａｎｄａｒｄ ＲＢＦ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ａｎｄ ＲＳＭ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ

ｍｏｄｅｌ? ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ. Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ? ｔｈｅ ＰＳＯ－ＲＢＦ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｍｏｄｅｌ ｃａｎ ｐｒｅｄｉｃｔ ｔｈｅ ａｘｉａｌ ｆｏｒｃｅ ｉｎ ｔｈｅ ｐｒｏｃｅｓｓ ｏｆ

ｃａｓｉｎｇ ｄｒｉｌｌｉｎｇ ｍｏｒｅ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ.

Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ:ｃａｒｂｏｎ ｆｉｂｅｒ ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｄ ｐｌａｓｔｉｃ? ｔｈｒｕｓｔ ｆｏｒｃｅ? ｅｌｅｃｔｒｏｐｌａｔｅｄ ｄｉａｍｏｎｄ ｃｏｒｅ ｄｒｉｌｌ? ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｓｕｒｆａｃｅ

ｍｅｔｈｏｄ(ＲＳＭ)? ＰＳＯ－ＲＢＦ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ

收稿日期: ２０２２－０８－１７

作者簡(jiǎn)介: 張克群 (２００１—)? 男? 碩士研究生? 主要從事碳纖維復(fù)合材料制孔質(zhì)量方面的研究?

通訊作者: 趙方方 (１９７９—)? 女? 博士? 副教授? 主要從事質(zhì)量控制方面的研究? ｚｈａｏｆｆ＠ｔｊｐｕ? ｅｄｕ? ｃｎ?

碳纖維增強(qiáng)復(fù)合材料(ＣＦＲＰ)是以樹脂、陶瓷等

為基體?碳/ 石墨纖維為增強(qiáng)材料?通過復(fù)合工藝制

備而成的?明顯優(yōu)于原組分性能的一類新型纖維增

強(qiáng)聚合物? 目前其憑借高強(qiáng)度、質(zhì)輕等優(yōu)異性能而

廣泛應(yīng)用于航空航天、風(fēng)電行業(yè)、體育用品、汽車制

造等領(lǐng)域[１]

? ＣＦＲＰ 通常采用模壓成型、纖維纏繞

成型等“近凈成型”工藝直接制造成復(fù)雜結(jié)構(gòu)件?但

是由于此類方法精度較差?所以必須進(jìn)行二次加工

來保證產(chǎn)品的尺寸公差、形狀精度和表面質(zhì)量[２]

?

其中?鉆削加工占二次加工總量的 ５０％以上?是最重

要的機(jī)械加工工序之一? 但由于 ＣＦＲＰ 具有層間結(jié)

合強(qiáng)度低、抗剝離性能差等特點(diǎn)?在制孔加工中經(jīng)常

２０２３ 年第 ９ 期 ８５

???????????????????????????????????????????????

ＣＦＲＰ 套料鉆制孔工藝及軸向力預(yù)測(cè)研究

出現(xiàn)分層、撕裂、毛刺等加工缺陷?其中分層缺陷是

影響裝配質(zhì)量、使用壽命的關(guān)鍵?也是導(dǎo)致零件報(bào)廢

的最主要原因[３－４]

? 已有研究表明?鉆削軸向力和分

層缺陷具有很好的關(guān)聯(lián)性?軸向力越大?分層缺陷越

嚴(yán)重?并且 ＣＦＲＰ 制孔過程中存在一個(gè)臨界軸向力?

軸向力低于此值則不會(huì)出現(xiàn)分層損傷[５]

? 套料鉆在

減少分層缺陷方面的性能要明顯優(yōu)于傳統(tǒng)麻花鉆性

能[６]

? 因此?探究工藝參數(shù)對(duì)套料鉆軸向力的影響

規(guī)律以及建立準(zhǔn)確可靠的軸向力預(yù)測(cè)模型?對(duì)實(shí)現(xiàn)

ＣＦＲＰ 無分層鉆孔、提高 ＣＦＲＰ 層合板的承載性能有

著重要意義?

在實(shí)驗(yàn)方面?Ｈｏｃｈｅｎｇ 等[７] 對(duì)比了套料鉆、燭桿

鉆、鋸鉆等特殊鉆頭分層開始時(shí)的臨界軸向力值?結(jié)

果表明?套料鉆的臨界軸向力最高?其次是燭桿鉆、

鋸鉆、階梯鉆以及麻花鉆? 牟娟等[８] 發(fā)現(xiàn)在套料鉆

鉆削過程中?套料鉆每一組磨粒的切削厚度均小于

麻花鉆兩個(gè)切削刃的切削厚度?并且套料鉆切除材

料的體積遠(yuǎn)小于麻花鉆切除材料的體積?故套料鉆

所承受來自材料的摩擦力和變形抗力均小得多?因

此套料鉆在鉆削時(shí)的軸向力更小?在軸向力預(yù)測(cè)方面?

劉洋等[９]采用 ＢＰ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了雙頂角鉆頭的鉆

削力預(yù)測(cè)模型?并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了模型的可靠性?

Ｓｏｅｐａｎｇｋａｔ 等[１０]采用粒子群算法優(yōu)化的 ＢＰ 神經(jīng)網(wǎng)

絡(luò)建立了麻花鉆與三尖鉆的軸向力預(yù)測(cè)模型?實(shí)驗(yàn)

結(jié)果表明?ＰＳＯ 算法的引入可以有效地增強(qiáng) ＢＰ 神經(jīng)

網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)性能? Ｔｓａｏ

[１１] 考慮了進(jìn)給速度、主軸轉(zhuǎn)

速等參數(shù)的影響?建立了套料鉆軸向力的響應(yīng)面預(yù)測(cè)

回歸模型和 ＲＢＦ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型?并通過實(shí)驗(yàn)證

明了 ＲＢＦ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型具有更高的預(yù)測(cè)精度?

目前關(guān)于 ＣＦＲＰ 制孔工藝參數(shù)對(duì)軸向力的影響與軸

向力預(yù)測(cè)模型方面的研究大多針對(duì)傳統(tǒng)麻花鉆?關(guān)

于套料鉆的較少?并且由于 ＢＰ、ＲＢＦ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接

權(quán)值與層數(shù)等關(guān)鍵參數(shù)難以確定以及優(yōu)化工作量大

等原因?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型很難適用于實(shí)際生產(chǎn)中?

為此?本文通過正交實(shí)驗(yàn)分析了主軸轉(zhuǎn)速、進(jìn)給

量與刃徑對(duì)套料鉆軸向力的影響規(guī)律?并基于響應(yīng)面

法建立了 ＲＳＭ 回歸預(yù)測(cè)模型? 為了進(jìn)一步提高模型

預(yù)測(cè)精度與效率?建立了一種粒子群算法優(yōu)化的 ＲＢＦ

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型?粒子群算法通過優(yōu)化連接權(quán)值、中心

值等關(guān)鍵參數(shù)?使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從全局尋優(yōu)轉(zhuǎn)變?yōu)榫植?/p>

尋優(yōu)?可以很好地解決標(biāo)準(zhǔn) ＢＰ、ＲＢＦ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

收斂速度慢、精度低等問題?最后通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證表明?

相比于 ＲＳＭ 回歸預(yù)測(cè)模型與標(biāo)準(zhǔn) ＲＢＦ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)

測(cè)模型?ＰＳＯ－ＲＢＦ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有更好的預(yù)測(cè)效

果?可以為實(shí)際生產(chǎn)提供一定的數(shù)據(jù)信息支撐?

１ 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

１? １ 實(shí)驗(yàn)條件

本實(shí)驗(yàn)采用的材料為日本東麗公司生產(chǎn)的 ＰＡＮ

碳纖維環(huán)氧樹脂基 Ｔ３００ 型復(fù)合材料(ＣＦＲＰ) 層合

板?層合板鋪層形式為[９０°/ ０°]２Ｓ ?如圖 １ 所示?層

合板上下兩表層由 ０°與 ９０°碳纖維平紋編織而成?

層合板纖維體積分?jǐn)?shù)為 ５５％ ~６０％?厚度為 ２ ｍｍ?

圖 １ 材料鋪層方式

Ｆｉｇ? １ Ｍａｔｅｒｉａｌ ｌａｙｅｒｉｎｇ ｍｏｄｅ

套料鉆由刀頭、排屑槽、刀桿等組成?基體材料

為工具鋼?刀頭部分與金剛石磨粒通過電鍍工藝結(jié)

合?磨粒粒度為 ４０/ ４５ 目?鉆頭幾何參數(shù)如表 １ 所示?

表 １ 套料鉆幾何參數(shù)

Ｔａｂｌｅ １ Ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｏｆ ｇｒｉｎｄｉｎｇ ｄｒｉｌｌ

刃徑/ ｍｍ 開孔深度/ ｍｍ 總長(zhǎng)/ ｍｍ 柄徑/ ｍｍ

４ ５ ５６ ３.３

５ ５ ５６ ４.３

６ ４ ５５ ５.３

ＣＦＲＰ 制孔實(shí)驗(yàn)平臺(tái)由漢川 ＸＫ７１４Ｄ 數(shù)控立銑床

與軸向力動(dòng)態(tài)測(cè)量系統(tǒng)組成?軸向力數(shù)據(jù)由 Ｋｉｓｔｌｅｒ

９２５７Ｂ 多分量測(cè)力儀獲得?并通過 ５０７０Ａ 電荷放大器

和 ５６９７Ａ１ 數(shù)據(jù)采集器將數(shù)據(jù)呈現(xiàn)到電腦 Ｄｙｎｏ Ｗａｒｅ

中?如圖 ２ 所示?

圖 ２ 軸向力動(dòng)態(tài)測(cè)量系統(tǒng)

Ｆｉｇ? ２ Ｄｙｎａｍｉｃ ａｘｉａｌ ｆｏｒｃｅ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｓｙｓｔｅｍ

８６ ２０２３ 年 ９ 月

???????????????????????????????????????????????

復(fù)合材料科學(xué)與工程

１? ２ 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

根據(jù)已有的研究和 ＣＦＲＰ 薄板制孔的實(shí)際生產(chǎn)

要求?選擇主軸轉(zhuǎn)速、進(jìn)給速度、刃徑為因素?選擇鉆

削軸向力、分層因子為響應(yīng)變量?設(shè)計(jì)三因素三水平

的全因子實(shí)驗(yàn)?全因子實(shí)驗(yàn)因素水平表如表 ２ 所示?

根據(jù)因素水平數(shù)?設(shè)計(jì) Ｌ１２(３

３

)正交表?并在因素中

心點(diǎn)處增加五組實(shí)驗(yàn)?以提高實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可靠性? 之

后為了將噪聲因子對(duì)響應(yīng)的干擾隨機(jī)分布在各組實(shí)

驗(yàn)中?對(duì)實(shí)驗(yàn)次序進(jìn)行隨機(jī)化處理?并將中心點(diǎn)的實(shí)

驗(yàn)隨機(jī)分布在實(shí)驗(yàn)的開始、中間、結(jié)尾處? 為了保證

數(shù)據(jù)的精確?對(duì)每個(gè)響應(yīng)值測(cè)量三次?并取平均值?

表 ２ 全因子實(shí)驗(yàn)因素水平表

Ｔａｂｌｅ ２ Ｆａｃｔｏｒ ｌｅｖｅｌ ｔａｂｌｅ ｏｆ ｆｕｌｌ ｆａｃｔｏｒ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ

水平

因素

Ａ:主軸轉(zhuǎn)速 ｎ

/ (ｒ?ｍｉｎ

－１

)

Ｂ:進(jìn)給量 ｆ

/ (ｍｍ?ｍｉｎ

－１

)

Ｃ:刃徑 ｄ

/ ｍｍ

１ １ ０００ ６ ４

２ １ ８００ １２ ５

３ ２ ６００ １８ ６

２ 制孔過程分析

套料鉆制孔加工過程如圖 ３ 所示?套料鉆前端

磨粒依靠一定的負(fù)前角擠壓并快速去除材料?由于鉆

頭前端多磨粒同時(shí)參與切削?其鉆削后產(chǎn)生的切屑

更小?并且套料鉆擺脫了傳統(tǒng)麻花鉆橫刃對(duì)軸向力

的影響?所以套料鉆鉆削軸向力更低?加工質(zhì)量更好?

圖 ３ 套料鉆制孔過程

Ｆｉｇ? ３ Ｄｒｉｌｌｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓ ｏｆ ｓｅｔ ｍａｔｅｒｉａｌ

套料鉆鉆削過程軸向力的變化可以分為三個(gè)階

段?如圖 ４ 所示? 階段Ⅰ?套料鉆端部磨粒與層合板

接觸?擠壓工件直至前端磨粒完全進(jìn)入工件?這個(gè)過

程軸向力急劇升高?階段Ⅱ?前端磨粒保持在層合板

內(nèi)部進(jìn)行切削?這個(gè)過程軸向力波動(dòng)很大?但軸向力

值的變化相對(duì)比較穩(wěn)定?階段Ⅲ?前端磨粒逐漸離開

工件?１１? ３ ｓ 左右的軸向力急劇降低是因?yàn)樘琢香@

前端磨粒已經(jīng)完全鉆穿工件背表面?當(dāng)前端磨粒逐

漸離開工件時(shí)軸向力的減小趨勢(shì)才慢慢緩和?最后

當(dāng)所有磨粒離開工件時(shí)?軸向力減小為零?

圖 ４ 鉆削軸向力變化曲線

Ｆｉｇ? ４ Ｃｈａｎｇｅ ｃｕｒｖｅ ｏｆ ｄｒｉｌｌｉｎｇ ａｘｉａｌ ｆｏｒｃｅ

３ 結(jié)果及討論

３? １ 響應(yīng)曲面分析

根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)?分別以主軸轉(zhuǎn)速、進(jìn)給速度、刃

徑三個(gè)因素中任意兩個(gè)因素繪制響應(yīng)曲面圖和等高

線圖?并以此來更直觀地分析套料鉆制孔過程中三

個(gè)主因素及其相互作用對(duì)軸向力的影響?

圖 ５ 為 ｄ ＝ ５ ｍｍ 時(shí)?套料鉆主軸轉(zhuǎn)速和進(jìn)給量

交互影響的等高線圖和三維曲面圖? 由圖 ５( ａ)可

以看出等高線圖曲率大?主軸轉(zhuǎn)速和進(jìn)給量的交互

作用對(duì)套料鉆軸向力的影響顯著? 由圖 ５( ｂ)可以

看出進(jìn)給量對(duì)軸向力的影響大于主軸轉(zhuǎn)速的影響?

當(dāng)主軸轉(zhuǎn)速?。?６００ ｒ/ ｍｉｎ 時(shí)?進(jìn)給量由 ６ ｍｍ / ｍｉｎ

增加到 １８ ｍｍ / ｍｉｎ 會(huì)導(dǎo)致 ６３? ３９％的軸向力增量?

(ａ)等高線圖

(ａ)Ｃｏｎｔｏｕｒ ｄｉａｇｒａｍ

２０２３ 年第 ９ 期 ８７

???????????????????????????????????????????????

ＣＦＲＰ 套料鉆制孔工藝及軸向力預(yù)測(cè)研究

(ｂ)三維曲面圖

(ｂ)３Ｄ ｓｕｒｆａｃｅ ｄｉａｇｒａｍ

圖 ５ 主軸轉(zhuǎn)速、進(jìn)給量對(duì)軸向力的影響

Ｆｉｇ? ５ Ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｏｆ ｓｐｉｎｄｌｅ ｓｐｅｅｄ ａｎｄ ｆｅｅｄ ｒａｔｅ ｏｎ ａｘｉａｌ ｆｏｒｃｅ

圖 ６ 為 ｆ ＝ １２ ｍｍ / ｍｉｎ 時(shí)?套料鉆主軸轉(zhuǎn)速和刃

徑交互影響的等高線圖和三維曲面圖? 由圖 ６( ａ)

可看出主軸轉(zhuǎn)速與刃徑幾乎呈線性關(guān)系?說明刃徑

與進(jìn)給量的交互作用對(duì)套料鉆軸向力的影響不顯著?

由圖 ６(ｂ)可以看出主軸轉(zhuǎn)速對(duì)軸向力的影響要大

于刃徑的影響?當(dāng)刃徑取 ６ ｍｍ 時(shí)?主軸轉(zhuǎn)速由１ ０００

ｒ/ ｍｉｎ 增加到２ ６００ ｒ/ ｍｉｎ 會(huì)降低 ２１? １０％的軸向力?

因此高轉(zhuǎn)速鉆削是減少套料鉆軸向力的有效途徑?

(ａ)等高線圖

(ａ)Ｃｏｎｔｏｕｒ ｄｉａｇｒａｍ

(ｂ)三維曲面圖

(ｂ)３Ｄ ｓｕｒｆａｃｅ ｄｉａｇｒａｍ

圖 ６ 鉆頭刃徑、進(jìn)給量對(duì)軸向力的影響

Ｆｉｇ? ６ Ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｏｆ ｂｉｔ ｅｄｇｅ ｄｉａｍｅｔｅｒ ａｎｄ ｆｅｅｄ ｒａｔｅ ｏｎ ａｘｉａｌ ｆｏｒｃｅ

圖 ７ 為 ｎ ＝ １ ２００ ｒ/ ｍｉｎ 時(shí)套料鉆進(jìn)給量和刃徑

交互影響的等高線圖和三維曲面圖? 由圖 ７( ａ)可

知等高線曲率較大?說明進(jìn)給量和刃徑的交互作用

對(duì)套料鉆軸向力的影響較為顯著? 當(dāng)主軸轉(zhuǎn)速取

２ ６００ ｍｍ / ｍｉｎ 時(shí)?刃徑從 ４ ｍｍ 增加到 ６ ｍｍ 會(huì)降低

１８? ９８％的軸向力?因此套料鉆在選定參數(shù)范圍內(nèi)更

適合大孔加工? 結(jié)合圖 ５ 與圖 ６ 可以看出?套料鉆

軸向力隨著進(jìn)給量的增加而增加?隨著主軸轉(zhuǎn)速的

增加而降低? 相比于傳統(tǒng)麻花鉆?套料鉆軸向力的

變化對(duì)主軸轉(zhuǎn)速更敏感[６]

?并且套料鉆刃徑的提高

有利于減小軸向力?這可能是因?yàn)樵阢@削時(shí)?套料鉆

將載荷均勻分布在與工件接觸面的一個(gè)環(huán)形區(qū)域內(nèi)?

當(dāng)刃徑增加且壁厚不變時(shí)?套料鉆可以將載荷分布

到一個(gè)更大的環(huán)形區(qū)域內(nèi)?工件表面單位受力面積

變大?因此軸向力變小? 各主因素對(duì)軸向力的影響

程度順序?yàn)檫M(jìn)給量>主軸轉(zhuǎn)速>刃徑?因素間交互作

用對(duì)軸向力的影響程度順序?yàn)橹鬏S轉(zhuǎn)速×進(jìn)給量>

主軸轉(zhuǎn)速×刃徑>進(jìn)給量×刃徑?

(ａ)等高線圖

(ａ)Ｃｏｎｔｏｕｒ ｄｉａｇｒａｍ

(ｂ)三維曲面圖

(ｂ)３Ｄ ｓｕｒｆａｃｅ ｄｉａｇｒａｍ

圖 ７ 鉆頭刃徑、主軸轉(zhuǎn)速對(duì)軸向力的影響

Ｆｉｇ? ７ Ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｏｆ ｂｉｔ ｅｄｇｅ ｄｉａｍｅｔｅｒ ａｎｄ

ｓｐｉｎｄｌｅ ｓｐｅｅｄ ｏｎ ａｘｉａｌ ｆｏｒｃｅ

８８ ２０２３ 年 ９ 月

???????????????????????????????????????????????

復(fù)合材料科學(xué)與工程

３? ２ ＲＳＭ 回歸預(yù)測(cè)模型

當(dāng)響應(yīng)函數(shù)未知或者非線性時(shí)?通常使用二階

數(shù)學(xué)模型來模擬響應(yīng)和所用自變量集之間的真實(shí)函

數(shù)關(guān)系?其響應(yīng)函數(shù)見式(１):

Ｆｚ

＝ β０

＋ β１ ｎ ＋ β２

ｆ ＋ β３ ｄ ＋ β４ ｎｆ ＋

β５ ｎｄ ＋ β６

ｆｄ ＋ β７ ｎ

２ ＋ β８

ｆ

２ ＋ β９ ｄ

２

(１)

式中:Ｆｚ為軸向力預(yù)測(cè)值?β０ ?β１ ???β９均為預(yù)測(cè)模

型的回歸系數(shù)?ｎ、 ｆ、ｄ 分別為主軸轉(zhuǎn)速、進(jìn)給量和

刃徑?

根據(jù)方差分析的結(jié)果?回歸模型 Ｐ 值<０.０００ １?

失擬項(xiàng) Ｐ>０.０５?代表二階回歸模型極顯著?并且不

需要引入更高階項(xiàng)?模型相關(guān)系數(shù) ０? ９９<Ｒ

２ ＝ ０.９９３ ８<

１?變異系數(shù) ＣＶ％ ＝ ２? １５?說明實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和擬合函數(shù)

的吻合程度很高?模型具有較高的置信度? 將實(shí)驗(yàn)

數(shù)據(jù)結(jié)果代入式(１)?得到用于預(yù)測(cè)套料鉆鉆削軸

向力 Ｆｚ的最終回歸模型為:

Ｆｚ

＝ － ０.０２０ ６０３ｎ － １.６２２ ５８ｆ － ２３.８１３ １３ｄ ＋

１.１２１ ２９ × １０

－３

ｎｆ ＋ ３.５５９ ２６ × １０

－３

ｎｄ ＋

０.１５６ ６７ｆｄ ＋ １.５３２ ２２ × １０

－６

ｎ

２ ＋

０.０４５ ３６８ｆ

２ ＋ １.５００ ７５ｄ

２ ＋ １３５.７８４ ９８

(２)

圖 ８ 為套料鉆鉆削軸向力預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的比

較?直線代表預(yù)測(cè)值?散點(diǎn)代表實(shí)驗(yàn)值?由圖 ８ 可看出

預(yù)測(cè)值與實(shí)驗(yàn)值的擬合程度較高? 模型預(yù)測(cè)精度由

式(３)給定?經(jīng)計(jì)算模型預(yù)測(cè)值與實(shí)驗(yàn)值的平均絕對(duì)

百分誤差為 ５? ９１％?在允許的誤差范圍 ８％以內(nèi)[１２]

?

Δ ＝

１

ｎ ∑

ｎ

ｉ ＝ １

(Ｆｄ )ｉ?ｅｘｐｔ

－ (Ｆｄ )ｉ?ｐｒｅｄ

(Ｆｄ )ｉ?ｐｒｅｄ

×１００％ (３)

式中:(Ｆｄ )ｉ?ｅｘｐｔ為第 ｉ 次實(shí)驗(yàn)得到的軸向力測(cè)量值?

(Ｆｄ )ｉ?ｐｒｅｄ為預(yù)測(cè)模型在第 ｉ 次實(shí)驗(yàn)時(shí)給出的軸向力

預(yù)測(cè)值?ｎ 為實(shí)驗(yàn)次數(shù)?

圖 ８ 軸向力預(yù)測(cè)值、實(shí)際值對(duì)比

Ｆｉｇ? ８ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ ａｎｄ ａｃｔｕａｌ ａｘｉａｌ ｆｏｒｃｅ ｖａｌｕｅｓ

４ ＰＳＯ－ＲＢＦ 優(yōu)化預(yù)測(cè)模型

為了進(jìn)一步提高軸向力預(yù)測(cè)模型的精度?采用

粒子群算法(ＰＳＯ)優(yōu)化的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ＲＢＦ)建

立軸向力預(yù)測(cè)模型?并將預(yù)測(cè)結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn) ＲＢＦ 神經(jīng)

網(wǎng)絡(luò)和 ＲＳＭ 回歸預(yù)測(cè)模型的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比?以驗(yàn)證

ＰＳＯ－ＲＢＦ 模型的預(yù)測(cè)性能?

４? １ 工作原理

ＲＢＦ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)徑向基函數(shù)構(gòu)成隱含層空

間?利用隱含層對(duì)輸入向量進(jìn)行變換?使低維空間線

性不可分的問題在高維空間線性可分? ＲＢＦ 神經(jīng)網(wǎng)

絡(luò)在訓(xùn)練過程中完全通過樣本數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)來調(diào)整神經(jīng)

元之間的連接權(quán)值?因此學(xué)習(xí)速率很高、適用性很

好? 但是由于其隱含層徑向基函數(shù)中心、寬度和權(quán)

值等關(guān)鍵參數(shù)難以確定?導(dǎo)致 ＲＢＦ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲目性

較大、預(yù)測(cè)模型的精度較差[１３]

?

粒子群優(yōu)化算法可以很好地解決這個(gè)問題?其

思路為:將徑向基函數(shù)的中心、寬度和權(quán)值等關(guān)鍵參

數(shù)當(dāng)作自由運(yùn)動(dòng)的粒子并隨機(jī)生成群體的初始位置

和速度?通過目標(biāo)函數(shù)更新每個(gè)粒子與群體的最優(yōu)

適應(yīng)度值與位置?經(jīng)過不斷地迭代?根據(jù)最終的優(yōu)化

粒子建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?以達(dá)到 ＲＢＦ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從全局尋

優(yōu)轉(zhuǎn)變?yōu)榫植繉?yōu)的目的[１４]

? ＰＳＯ－ＲＢＦ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

具體流程如圖 ９ 所示?

圖 ９ ＰＳＯ－ＲＢＦ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)流程圖

Ｆｉｇ? ９ Ｆｌｏｗ ｃｈａｒｔ ｏｆ ＰＳＯ－ＲＢＦ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ

２０２３ 年第 ９ 期 ８９

???????????????????????????????????????????????

ＣＦＲＰ 套料鉆制孔工藝及軸向力預(yù)測(cè)研究

在 ＰＳＯ 算法中?慣性因子 ｗ 用來調(diào)整全局和局

部搜索的能力?動(dòng)態(tài)的 ｗ 比固定值能獲得更好的尋

優(yōu)結(jié)果?目前采用較多的是線性遞減權(quán)值(ＬＤＷ)策

略?其計(jì)算公式見式(４)?

ｗ

(ｔ) ＝

(ｗｉｎｉ

－ｗｅｎｄ )(Ｇｋ

－ ｇ)

Ｇｋ

＋ ｗｅｎｄ (４)

式中:Ｇｋ為最大迭代次數(shù)?ｗｉｎｉ為初始慣性權(quán)值?ｗｅｎｄ

為迭代至最大進(jìn)化代數(shù)時(shí)的慣性權(quán)值?

當(dāng)粒子在 Ｍ 維空間中移動(dòng)時(shí)?Ｐｂｅｓｔｉ(ｐｉ

１ ?ｐｉ

２ ???

ｐｉＤ)為粒子個(gè)體 ｉ 經(jīng)歷過的最好位置?ｇｂｅｓｔ

＝(ｇ１?ｇ???

ｇＤ)為種群經(jīng)歷過的最好位置? 粒子 ｉ 第 ｄ 維的速

度和位置根據(jù)式(５)與式(６)完成更新?

ｖｉ＋１

＝ ｗ

(ｔ)

ｖｉ

＋ ｃ１

ｒ１(Ｐｂｅｓｔｉ

－ ｘｉ) ＋ ｃ２

ｒ２

× (ｇｂｅｓｔ

－ ｘｉ)

(５)

ｘｉ＋１

＝ ｘｉ

＋ ｖｉ＋１ (６)

式中:ｖｉ＋１為粒子在 ｉ＋１ 次迭代時(shí)的速度?ｘｉ＋１為粒子

在 ｉ＋１ 次迭代時(shí)的位置?ｃ１ 、ｃ２為學(xué)習(xí)因子?

算法終止由目標(biāo)函數(shù)決定?根據(jù)徑向基函數(shù)特

點(diǎn)?一般選擇均方誤差作為 ＰＳＯ 算法的適應(yīng)度函

數(shù)?計(jì)算方式見式(７)?

Ｆ ＝

１

Ｎ∑

Ｎ

Ｉ ＝ １

(Ｄｉ

－ Ｙｉ)

２

(７)

式中:Ｎ 為訓(xùn)練樣本容量?Ｄｉ為期望輸出值?Ｙｉ為訓(xùn)

練輸出值?

４? ２ 數(shù)據(jù)處理

考慮到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)樣本量的需要?增補(bǔ) １２

組實(shí)驗(yàn)并對(duì)全部樣本進(jìn)行分割?采用五折交叉驗(yàn)證

的方法來彌補(bǔ)數(shù)據(jù)量的不足?隨機(jī)抽取 ２０ 組和五組

數(shù)據(jù)分別作為模型的訓(xùn)練集和測(cè)試集[１５]

? 最后的

誤差評(píng)估取五次結(jié)果的平均值? 同時(shí)?為了避免各

參數(shù)間量綱的影響?模型優(yōu)化前需將樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行

歸一化處理?計(jì)算公式見式(８)?處理后的數(shù)據(jù)如表

３ 所示?

Ｘ′ｉ

＝

Ｘｉ

－Ｘｍｉｎ

Ｘｍａｘ

－Ｘｍｉｎ

(８)

式中:Ｘｉ和 Ｘ′ｉ 分別為歸一化前后的樣本值?Ｘｍａｘ、Ｘｍｉｎ

代表某變量在實(shí)際樣本中的最大、最小值?

表 ３ 鉆削軸向力歸一化數(shù)據(jù)

Ｔａｂｌｅ ３ Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ ｄａｔａ ｏｆ ｄｒｉｌｌｉｎｇ ａｘｉａｌ ｆｏｒｃｅ

編號(hào) 主軸轉(zhuǎn)速 ｎ 進(jìn)給量 ｆ 刃徑 ｄ 軸向力 Ｆｚ

１ ０ ０ ０ ０.６１

２ ０ ０.５ ０ ０.８２

３ ０ １ ０ １

４ ０.５ ０ ０ ０.５０

５ ０.５ ０.５ ０ ０.６８

６ ０.５ １ ０ ０.８４

７ １ ０.５ ０ ０.４３

８ １ １ ０ ０.６７

９ ０ ０ ０.５ ０.５７

１０ ０ ０.５ ０.５ ０.６６

１１ ０ １ ０.５ ０.８１

１２ ０.５ ０ ０.５ ０.２３

１３ ０.５ ０.５ ０.５ ０.４４

１４ ０.５ １ ０.５ ０.７３

１５ １ ０ ０.５ ０.０３

１６ １ １ ０.５ ０.５３

１７ ０ ０ １ ０.２４

１８ ０ ０.５ １ ０.４６

１９ ０ １ １ ０.５８

２０ ０.５ ０ １ ０.１３

２１ ０.５ ０.５ １ ０.３５

２２ ０.５ １ １ ０.６０

２３ １ ０ １ ０

２４ １ ０.５ １ ０.２０

２５ １ １ １ ０.４８

４? ３ 結(jié)果分析

ＲＢＦ 與 ＰＳＯ－ＲＢＦ 預(yù)測(cè)值與真實(shí)值對(duì)比結(jié)果如

圖 １０ 所示?由圖中的曲線擬合情況可以看出?相對(duì)

于 ＲＢＦ 預(yù)測(cè)模型?ＰＳＯ－ＲＢＦ 模型的數(shù)值擬合程度

更高?

圖 １０ ＲＢＦ、ＰＳＯ－ＲＢＦ 預(yù)測(cè)值對(duì)比

Ｆｉｇ? １０ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ ｖａｌｕｅｓ ｏｆ ＲＢＦ ａｎｄ ＰＳＯ－ＲＢＦ

９０ ２０２３ 年 ９ 月

???????????????????????????????????????????????

復(fù)合材料科學(xué)與工程

在誤差估計(jì)方面?采用均方根誤差(ＲＭＳＥ) 與

平均絕對(duì)百分誤差(ＭＡＰＥ)來衡量模型預(yù)測(cè)值同真

實(shí)值之間的偏差和體現(xiàn)模型的預(yù)測(cè)精度? 兩種神經(jīng)

網(wǎng)絡(luò)模型與 ＲＳＭ 回歸預(yù)測(cè)模型的平均絕對(duì)百分誤

差對(duì)比如圖 １１ 所示?ＲＢＦ 與 ＰＳＯ－ＲＢＦ 的均方根誤

差對(duì)比如圖 １２ 所示?

圖 １１ ＭＡＰＥ 對(duì)比

Ｆｉｇ? １１ ＭＡＰＥ ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ

圖 １２ ＲＭＳＥ 對(duì)比

Ｆｉｇ? １２ ＲＭＳＥ ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ

由圖 １１ 可知?ＲＢＦ 和 ＰＳＯ－ＲＢＦ 預(yù)測(cè)模型的平

均絕對(duì)百分誤差分別為 ４? ８７％和 ３? ２７％?相對(duì)于 ＲＳＭ

回歸預(yù)測(cè)模型誤差分別降低了 １７? ６０％和 ４４? ６７％?

由圖 １２ 可知?在全部五次交叉驗(yàn)證過程中 ＰＳＯ－ＲＢＦ

預(yù)測(cè)模型的均方根誤差均小于 ＲＢＦ 模型?說明 ＰＳＯ－

ＲＢＦ 預(yù)測(cè)模型能獲得更好的數(shù)值擬合程度和更高的

預(yù)測(cè)精度?

５ 結(jié) 論

本文利用正交實(shí)驗(yàn)分析了套料鉆各因素對(duì)其鉆

削軸向力的影響規(guī)律?并對(duì)比了 ＲＳＭ 回歸預(yù)測(cè)模型、

ＲＢＦ 與 ＰＳＯ－ＲＢＦ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)性能?

結(jié)果如下:

(１)套料鉆軸向力隨著進(jìn)給量的提高而升高?

隨著主軸轉(zhuǎn)速的提高而降低?鉆頭刃徑的提高有利

于減小軸向力? 主因素對(duì)軸向力影響程度順序?yàn)檫M(jìn)

給量>主軸轉(zhuǎn)速>刃徑? 因素間交互作用對(duì)軸向力

影響程度順序?yàn)橹鬏S轉(zhuǎn)速×進(jìn)給量>主軸轉(zhuǎn)速×刃徑>

進(jìn)給量×刃徑?

(２)采用 ＰＳＯ 算法優(yōu)化了 ＲＢＦ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接

權(quán)值、中心值等關(guān)鍵參數(shù)?優(yōu)化后的 ＲＢＦ 預(yù)測(cè)模型

的 ＭＡＰＥ 相對(duì) ＲＳＭ 回歸預(yù)測(cè)模型的 ＭＡＰＥ 降低了

４４? ６７％?相對(duì)標(biāo)準(zhǔn) ＲＢＦ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的 ＭＡＰＥ

降低了 ３２? ８５％? 因此?ＰＳＯ－ＲＢＦ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模

型可以更精準(zhǔn)地預(yù)測(cè)套料鉆制孔過程中產(chǎn)生的軸

向力?

參考文獻(xiàn)

[１] 鄭言. ２０２１ 年我國(guó)復(fù)合材料的行業(yè)發(fā)展態(tài)勢(shì)、存在問題與發(fā)展

建議[Ｊ]. 應(yīng)用化學(xué)? ２０２２? ３９(２): ３５１－３５２.

[２] 宋緒丁? 龐利沙. 碳纖維樹脂基復(fù)合材料及成型工藝與應(yīng)用研

究進(jìn)展[Ｊ]. 包裝工程? ２０２１? ４２(１４): ８１－９１.

[３] 蔣驍捷? 胡小平? 蘇飛? 等. ＣＦＲＰ 制孔加工缺陷及制孔技術(shù)的

研究進(jìn)展[Ｊ]. 機(jī)械設(shè)計(jì)與制造? ２０２１(８): ７９－８２.

[４] 汪海晉. 樹脂基復(fù)合材料鉆削缺陷產(chǎn)生機(jī)理與控制策略研究

[Ｄ]. 濟(jì)南: 山東大學(xué)? ２０１６.

[５] ＨＯＣＨＥＮＧ Ｈ? ＤＨＡＲＡＮ Ｃ. Ｄｅｌａｍｉｎａｔｉｏｎ ｄｕｒｉｎｇ ｄｒｉｌｌｉｎｇ ｉｎ ｃｏｍ￣

ｐｏｓｉｔｅ ｌａｍｉｎａｔｅｓ[Ｊ]. Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ｆｏｒ Ｉｎｄｕｓｔｒｙ? １９９０? １１２

(３): ２３６－２３９.

[６] 鮑永杰? 高航? 李鳳全. 電鍍金剛石鉆頭鉆削碳纖維復(fù)合材料研

究[Ｊ]. 金剛石與磨料磨具工程? ２００９(３): ３８－４２.

[７] ＨＯＣＨＥＮＧ Ｈ? ＴＳＡＯ Ｃ Ｃ. Ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ｓｐｅｃｉａｌ ｄｒｉｌｌ ｂｉｔｓ ｏｎ ｄｒｉｌｌｉｎｇ－

ｉｎｄｕｃｅｄ ｄｅｌａｍｉｎａｔｉｏｎ ｏｆ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ ｍａｔｅｒｉａｌｓ[Ｊ]. Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ

ｏｆ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｔｏｏｌｓ ＆ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｅ? ２００６? ４６(１２－１３): １４０３－１４１６.

[８] 牟娟? 陳燕? 徐九華? 等. 釬焊套料鉆鉆削碳纖維增強(qiáng)復(fù)合材料

層合板出口撕裂缺陷的成因分析[Ｊ]. 中國(guó)機(jī)械工程? ２０１３? ２４

(２０): ２６９９－２７０４.

[９] 劉洋? 李鵬南? 陳明? 等. 采用 ＢＰ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)碳纖維增強(qiáng)樹脂

基復(fù)合材料的鉆削力[Ｊ]. 機(jī)械科學(xué)與技術(shù)? ２０１７? ３６(４): ５８６－５９１.

[１０] ＳＯＥＰＡＮＧＫＡＴ Ｂ? ＮＯＲＣＡＨＹＯ Ｒ? ＥＦＦＥＮＤＩ Ｍ Ｋ?ｅｔ ａｌ. Ｍｕｌｔｉ－

ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｃａｒｂｏｎ ｆｉｂｅｒ ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｄ ｐｏｌｙｍｅｒ ( ＣＦＲＰ)

ｄｒｉｌｌｉｎｇ ｕｓｉｎｇ ｂａｃｋ ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ－ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｗａｒｍ ｏｐｔｉ￣

ｍｉｚａｔｉｏｎ (ＢＰＮＮ－ＰＳＯ)[Ｊ]. Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ?

２０１９? ２３(３): ７００－７１３.

[１１] ＴＳＡＯ Ｃ Ｃ. Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｓｕｒｆａｃｅ ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙ ａｎｄ

ｒａｄｉａｌ ｂａｓｉｓ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｎｅｔｗｏｒｋ ｆｏｒ ｃｏｒｅ－ｃｅｎｔｅｒ ｄｒｉｌｌ ｉｎ ｄｒｉｌｌｉｎｇ ｃｏｍ￣

ｐｏｓｉｔｅ ｍａｔｅｒｉａｌｓ[ Ｊ]. Ｔｈｅ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｍａｎｕ￣

ｆａｃｔｕｒｉｎｇ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ? ２００８? ３７(１１－１２): １０６１－１０６８.

[１２] 林偉? 涂俊翔. 高速鉆削碳纖維復(fù)合材料加工參數(shù)對(duì)入口分層

的影響研究[Ｊ]. 現(xiàn)代制造工程? ２０１５(２): １２－１７.

[１３] 劉詩敬? 郗欣甫? 侯曦? 等. 面向經(jīng)編機(jī)產(chǎn)能的預(yù)測(cè)算法設(shè)計(jì)

[Ｊ]. 東華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)? ２０２１? ４７(４): ３５－４２.

[１４] ＹＵ Ｍ? ＬＩ Ｇ? ＪＩＡＮＧ Ｄ? ｅｔ ａｌ. Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ＰＳＯ－ＲＢＦ ｎｅｕｒａｌ

ｎｅｔｗｏｒｋ ｉｎ ｇｅｓｔｕｒｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｏｆ ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ ｓｕｒｆａｃｅ ＥＭＧ ｓｉｇｎａｌｓ

[Ｊ]. Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ａｎｄ Ｆｕｚｚｙ Ｓｙｓｔｅｍｓ? ２０１９? ３８(２０): １－１２.

[１５] ＬＩ Ｇ Ｓ? ＹＡＮＧ Ｊ Ｗ? ＷＡＮＧ Ｗ Ｊ? ｅｔ ａｌ. Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ ＲＢＦ ｍｅｔａ￣

ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ ｇｌｏｂａｌ ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ ａｎａｌｙｓｉｓ ｅｎｈａｎｃｅｄ ｂｙｒｅｃｕｒｓｉｖｅ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ

ＬＨＤ ａｎｄ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ Ｋ－ｆｏｌｄ ｃｒｏｓｓ－ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ[Ｊ]. Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｍｅｃｈａｎｉ￣

ｃａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ? ２０２２? ３６(８): ４１２７－４１４２.

２０２３ 年第 ９ 期 ９１

???????????????????????????????????????????????

基于嵌入式約束的機(jī)織復(fù)合材料細(xì)觀建模與分析

ＤＯＩ:１０? １９９３６ / ｊ? ｃｎｋｉ? ２０９６－８０００? ２０２３０９２８? ０１４

基于嵌入式約束的機(jī)織復(fù)合材料細(xì)觀建模與分析

王平安

(中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第三十八研究所? 合肥 ２３００８８)

摘要: 為了在保證計(jì)算精度的前提下提高機(jī)織復(fù)合材料的建模效率?本文同時(shí)建立了嵌入式約束和綁定約束的平面機(jī)織

復(fù)合材料有限元模型? 采用漸進(jìn)損傷分析的有限元方法研究了兩種模型的應(yīng)變－應(yīng)力曲線、應(yīng)力分布、失效擴(kuò)展規(guī)律? 對(duì)比分

析的結(jié)果表明:嵌入式約束模型可以得到與綁定約束模型接近的仿真效果?嵌入式約束模型通過不同的預(yù)處理方式?可以得到

不同的模擬精度? 將與纖維束有空間交叉的基體單元性能進(jìn)行合適的折減能有效提高強(qiáng)度模擬精度? 除此之外?本文給出了

平面機(jī)織復(fù)合材料紗線軌跡自動(dòng)確定方法?通過編程處理可以進(jìn)一步提高建模效率?

關(guān)鍵詞: 機(jī)織復(fù)合材料? 嵌入式約束? 綁定約束? 有限元? 細(xì)觀力學(xué)模型

中圖分類號(hào): ＴＢ３３２ 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: Ａ 文章編號(hào): ２０９６－８０００(２０２３)０９－００９２－０６

Ｍｉｃｒｏ－ｍｏｄｅｌｉｎｇ ａｎｄ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｗｏｖｅｎ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｅｍｂｅｄｄｅｄ ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ ｍｅｔｈｏｄ

ＷＡＮＧ Ｐｉｎｇ’ａｎ

(ＮＯ.３８ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ ＣＥＴＣ? Ｈｅｆｅｉ ２３００８８? Ｃｈｉｎａ)

Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｏｆ ｗｏｖｅｎ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓ ｕｎｄｅｒ ｔｈｅ ｐｒｅｍｉｓｅ ｏｆ ｅｎｓｕｒｉｎｇ ｃａｌｃｕ￣

ｌａｔｉｏｎ ａｃｃｕｒａｃｙ? ａ ｆｉｎｉｔｅ ｅｌｅｍｅｎｔ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｐｌａｎａｒ ｗｏｖｅｎ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓ ｗｉｔｈ ｅｍｂｅｄｄｅｄ ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ ａｎｄ ｔｉｅ ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ ｉｓ

ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ. Ｔｈｅ ｓｔｒａｉｎ－ｓｔｒｅｓｓ ｃｕｒｖｅ? ｓｔｒｅｓｓ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ａｎｄ ｆａｉｌｕｒｅ ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｔｗｏ ｍｏｄｅｌｓ ｗｅｒｅ

ｓｔｕｄｉｅｄ ｂｙ ｆｉｎｉｔｅ ｅｌｅｍｅｎｔ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｐｒｏｇｒｅｓｓｉｖｅ ｄａｍａｇｅ ａｎａｌｙｓｉｓ. Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｏｆ ｔｈｅ ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ

ｔｈｅ ｅｍｂｅｄｄｅｄ ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ ｍｏｄｅｌ ｃａｎ ｏｂｔａｉｎ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｃｌｏｓｅ ｔｏ ｔｈｅ ｔｉｅ ｍｏｄｅｌ. Ｔｈｅ ｅｍｂｅｄｄｅｄ ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ ｍｏｄｅｌ

ｃａｎ ｏｂｔａｉｎ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ａｃｃｕｒａｃｙ ｔｈｒｏｕｇｈ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄｓ. Ａｐｐｒｏｐｒｉａｔｅ ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｐｒｏｐ￣

ｅｒｔｉｅｓ ｏｆ ｔｈｅ ｍａｔｒｉｘ ｅｌｅｍｅｎｔｓ ｔｈａｔ ｈａｖｅ ｓｐａｔｉａｌ ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎｓ ｗｉｔｈ ｆｉｂｅｒ ｂｕｎｄｌｅｓ ｃａｎ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｓｔｒｅｎｇｔｈ

ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ａｃｃｕｒａｃｙ. Ｉｎ ａｄｄｉｔｉｏｎ? ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｐｒｅｓｅｎｔｓ ａ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙ ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ ｔｈｅ ｙａｒｎ ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ ｏｆ

ｐｌａｎａｒ ｗｏｖｅｎ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓ? ｗｈｉｃｈ ｃａｎ ｆｕｒｔｈｅｒ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｔｈｒｏｕｇｈ ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ.

Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ:ｗｏｖｅｎ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓ? ｅｍｂｅｄｄｅｄ ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ? ｔｉｅ ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ? ｆｉｎｉｔｅ ｅｌｅｍｅｎｔ? ｍｉｃｒｏ－ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ ｍｏｄｅｌ

收稿日期: ２０２２－０８－０１

作者簡(jiǎn)介: 王平安 (１９８２—)? 男? 碩士? 高級(jí)工程師? 主要從事浮空器強(qiáng)度設(shè)計(jì)方面的工作? ９７６４７７７＠ｑｑ? ｃｏｍ?

作為紡織復(fù)合材料的一種典型結(jié)構(gòu)?機(jī)織復(fù)合

材料由兩組紗線沿不同的方向交織而成? 與單向復(fù)

合材料相比?機(jī)織復(fù)合材料具有更優(yōu)的穩(wěn)定性?便于

成型、運(yùn)輸、存放?因此應(yīng)用廣泛?備受工業(yè)界的關(guān)注[１]

?

數(shù)值仿真是研究和設(shè)計(jì)機(jī)織復(fù)合材料的重要手

段?數(shù)值仿真的基礎(chǔ)是細(xì)觀建模[２－５]

? 機(jī)織復(fù)合材

料在幾何結(jié)構(gòu)上具有周期性?通過研究代表性單胞

結(jié)構(gòu)可以獲得其基礎(chǔ)力學(xué)性能? 目前常用的細(xì)觀建

模方法是先建立纖維束的幾何模型?然后通過布爾

運(yùn)算獲得基體模型?纖維束和基體之間通過共節(jié)點(diǎn)

或者節(jié)點(diǎn)綁定約束建立有限元模型(以下簡(jiǎn)稱 ＴＩＥ

模型)

[６－１１]

? 這類方法的缺點(diǎn)是經(jīng)過布爾運(yùn)算后的

基體是一個(gè)空腔模型?存在很多的薄片區(qū)?給網(wǎng)格離

散帶來了難度? 部分學(xué)者通過采用規(guī)則多邊形纖維

束截面在一定程度上降低了建模難度?但是這也限

制了橢圓形截面等更接近纖維束真實(shí)截面形狀模型

的使用? 另外?即便采用接觸面綁定方法可以不要

求基體與纖維束接觸區(qū)域節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)?接觸面的查找

同樣需要花費(fèi)大量時(shí)間?不利于產(chǎn)品的快速設(shè)計(jì)迭

代? 比如用平面機(jī)織復(fù)合材料制造的浮空器柔性蒙

皮?在設(shè)計(jì)中需要完成從細(xì)觀到宏觀的多尺度模型

分析[１２]

?基于 ＴＩＥ 模型的仿真會(huì)顯著影響到織造參

數(shù)的選型效率?

商用軟件 ＡＢＡＱＵＳ 中內(nèi)置的嵌入式約束( ｅｍ￣

９２ ２０２３ 年 ９ 月

???????????????????????????????????????????????

復(fù)合材料科學(xué)與工程

ｂｅｄｄｅｄ)可以模擬一種物體浸潤(rùn)在另一物體內(nèi)的完

全耦合關(guān)系?在鋼筋混凝土的力學(xué)模擬中應(yīng)用廣

泛[１３－１４]

? 該方法無需對(duì)被浸潤(rùn)物的幾何模型進(jìn)行

布爾運(yùn)算?大大降低了建模和網(wǎng)格離散的難度與工

作量?

本文采用 ＡＢＡＱＵＳ 中內(nèi)置的嵌入式約束方法

建立平面機(jī)織復(fù)合材料有限元模型(以下簡(jiǎn)稱 Ｅｍ￣

ｂｅｄｄｅｄ 模型)?并與 ＴＩＥ 模型仿真結(jié)果進(jìn)行比對(duì)?給

出 Ｅｍｂｅｄｄｅｄ 模型在機(jī)織復(fù)合材料上應(yīng)用的一些有

益結(jié)論?

１ 幾何模型

１? １ 平面機(jī)織復(fù)合材料單胞細(xì)觀結(jié)構(gòu)

以經(jīng)向和緯向織造參數(shù)相同的平面機(jī)織復(fù)合材

料作為研究對(duì)象? 平面機(jī)織復(fù)合材料單胞細(xì)觀結(jié)構(gòu)

幾何示意圖見圖 １? 選擇橢圓形截面模擬紗線截

面?經(jīng)紗、緯紗之間互相貫穿形成一個(gè)整體?在接觸

區(qū)域假定兩組紗線緊貼? 圖 １ 中?ａ 和 ｂ 分別代表橢

圓形截面的長(zhǎng)軸和短軸?Ｌ 代表紗線間隔?

圖 １ 平紋織物單元體截面示意圖

Ｆｉｇ? １ Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ ｄｉａｇｒａｍ ｏｆ ｔｈｅ ｃｒｏｓｓ ｓｅｃｔｉｏｎ

ｏｆ ｔｈｅ ｐｌａｉｎ ｗｅａｖｅ ｆａｂｒｉｃ ｕｎｉｔ

１? ２ 紗線軌跡確定方法

在機(jī)織復(fù)合材料的實(shí)際建模中?一個(gè)重要的難

點(diǎn)是確定纖維束的貫穿軌跡? 為了便于參數(shù)化建模

的開展?本文給出一種自動(dòng)確定平面機(jī)織復(fù)合材料中

纖維束貫穿軌跡的方法? 以經(jīng)紗的軌跡確定為例?

主要步驟如下?

(１)根據(jù)經(jīng)紗橢圓形截面的短軸長(zhǎng)度 ｂ?將相鄰

緯紗截面向外推進(jìn)長(zhǎng)度 ｂ?見圖 ２ 中的紅色點(diǎn)集? 截

面坐標(biāo)外推?可以采用飛機(jī)結(jié)冰計(jì)算中冰型生長(zhǎng)的

幾何方法———角平分線法[１５]

? 角平分線法的示意

圖見圖 ３? 假定 ＡＢ、ＢＣ 線段是原始的截面邊界?確

定指定外推長(zhǎng)度下 Ｂ 點(diǎn)的對(duì)應(yīng)點(diǎn) Ｂ′? 首先根據(jù)已

知的 Ａ、Ｂ、Ｃ 三點(diǎn)的坐標(biāo)?計(jì)算 ＡＢ、ＣＢ 的單位向量

ｅ１和 ｅ２ ?然后計(jì)算 ｅ１ 、ｅ２的合向量?該合向量的單位

向量 ｅ３即位于∠ＡＢＣ 的角平分線上?推進(jìn)長(zhǎng)度乘以

ｅ３后加上 Ｂ 點(diǎn)的坐標(biāo)值?即得到 Ｂ′坐標(biāo)?

圖 ２ 紗線軌跡確定

Ｆｉｇ? ２ Ｙａｒｎ ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ

圖 ３ 基于角平分線法的截面邊界外推

Ｆｉｇ? ３ Ｓｅｃｔｉｏｎ ｂｏｕｎｄａｒｙ ｅｘｔｒａｐｏｌａｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ

ｏｎ ａｎｇｌｅ ｂｉｓｅｃｔｏｒ ｍｅｔｈｏｄ

(２)經(jīng)紗軌跡包括以緯紗 １ 為中心點(diǎn)的象限 １

中外推邊界的部分點(diǎn) Ｐ０－Ｐ１?以緯紗 ２ 為中心點(diǎn)的象

限 ３ 中外推邊界的部分點(diǎn) Ｐ２－Ｐ４?Ｐ１ 和 Ｐ２ 的連線?

(３)上述軌跡點(diǎn)中?核心是確定 Ｐ１ 和 Ｐ２? 具體

確定方法為:按照順時(shí)針方向?緯紗 １ 的象限 １ 區(qū)域

點(diǎn)從 Ｐ０ 開始?緯紗 ２ 的象限 ３ 區(qū)域點(diǎn)從 Ｐ４ 開始?同

步循環(huán)?連接兩對(duì)應(yīng)點(diǎn)?計(jì)算連接線與兩個(gè)外推邊界

是否有交叉?若有交叉?則繼續(xù)循環(huán)?若無交叉?則同

時(shí)確定 Ｐ１ 和 Ｐ２?結(jié)束循環(huán)?

１? ３ 單胞模型創(chuàng)建

將上述方法形成代碼?則可自動(dòng)計(jì)算紗線貫穿

軌跡坐標(biāo)點(diǎn)? 為后續(xù)計(jì)算效果的驗(yàn)證?參考文獻(xiàn)模

型[１６]

?設(shè)定經(jīng)、緯紗線密度為 ２４ ｔｅｘ?橢圓形截面長(zhǎng)

軸與短軸比值取 ８?經(jīng)、緯密度均為每厘米 ２０ 根?紗

線填充系數(shù)取 ０? ７?纖維體積含量取 ４６? ７％? 將紗

線軌跡坐標(biāo)點(diǎn)導(dǎo)入三維建模軟件 ＵＧ 中?利用掃掠、

對(duì)稱、平移等操作?完成纖維束模型的創(chuàng)建?如圖 ４

所示? 然后建立基體模型?通過布爾運(yùn)算獲取 ＴＩＥ

模型使用的基體模型? 同時(shí)復(fù)制一個(gè)不作布爾運(yùn)算

的長(zhǎng)方體模型?作為 Ｅｍｂｅｄｄｅｄ 模型使用的基體模

型?如圖 ５ 所示?

２０２３ 年第 ９ 期 ９３

???????????????????????????????????????????????

基于嵌入式約束的機(jī)織復(fù)合材料細(xì)觀建模與分析

圖 ４ 纖維束幾何模型

Ｆｉｇ? ４ Ｆｉｂｅｒ ｂｕｎｄｌｅｓ ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ ｍｏｄｅｌ

(ａ)ＴＩＥ 模型中的基體模型

(ｂ)Ｅｍｂｅｄｄｅｄ 模型中的基體模型

圖 ５ 基體模型

Ｆｉｇ? ５ Ｍａｔｒｉｘ ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ ｍｏｄｅｌｓ

２ 有限元模型

２? １ 網(wǎng)格模型與約束添加

對(duì)上述模型進(jìn)行網(wǎng)格離散?如圖 ６ 所示? ＴＩＥ 模

型中?纖維束和基體之間施加綁定約束? Ｅｍｂｅｄｄｅｄ

模型中?設(shè)置基體為 Ｈｏｓｔ ｒｅｇｉｏｎ?纖維束為 Ｅｍｂｅｄｄｅｄ

ｒｅｇｉｏｎ? 本次研究的平面機(jī)織復(fù)合材料中組分材料

主要力學(xué)性能如表 １ 所示?

(ａ)ＴＩＥ 模型

(ｂ)ＴＩＥ 模型中的基體模型

(ｃ)Ｅｍｂｅｄｄｅｄ 模型

(ｄ)Ｅｍｂｅｄｄｅｄ 模型中的基體模型

圖 ６ 單胞網(wǎng)格離散

Ｆｉｇ? ６ Ｍｅｓｈ ｏｆ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ ｕｎｉｔ

表 １ 纖維束與基體力學(xué)性能參數(shù)

Ｔａｂｌｅ １ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ ｏｆ ｙａｒｎ ａｎｄ ｍａｔｒｉｘ

性能 纖維束 樹脂

楊氏模量/ ＧＰａ

Ｅ１ ５６.３２

Ｅ２ １９.７７

Ｅ ３.５

剪切模量/ ＧＰａ

Ｇ１２ ６.８９

Ｇ２３ ７.３７

Ｇ １.３

泊松比 ｖ１２ ０.３４ Ｖ ０.３５

拉伸強(qiáng)度/ ＭＰａ

Ｘｔ １ ９３０.１

Ｙｔ １００.１５

Ｘｍｔ １１２

壓縮強(qiáng)度/ ＭＰａ

Ｘｃ １ ４２８.１

Ｙｃ １６０

Ｘｍｃ ２４１

剪切強(qiáng)度/ ＭＰａ Ｓ ６５.１ Ｓｍ ８９.６

９４ ２０２３ 年 ９ 月

???????????????????????????????????????????????

復(fù)合材料科學(xué)與工程

２? ２ Ｅｍｂｅｄｄｅｄ 模型的預(yù)處理

Ｅｍｂｅｄｄｅｄ 模型中?基體的體積大于實(shí)際?為此

需要進(jìn)行一定的性能折減? 本次研究采用如下方式

獲得不同的折減模型用于對(duì)比分析:

(１)基體整體折減? 按照體積比例對(duì)基體整體

的彈性模量進(jìn)行折減?

(２)基體局部折減? 識(shí)別出與纖維束區(qū)域有交

叉的所有基體單元?將其剛度分別乘以 ０? １４、０? ３、

０? ５、１(即未折減)獲得不同的折減模型?

２? ３ 強(qiáng)度準(zhǔn)則與剛度折減

纖維束為橫觀各向同性?采用三維 Ｈａｓｈｉｎ 準(zhǔn)則

進(jìn)行損傷判定?其失效準(zhǔn)則表達(dá)式如下?

(１)纖維束拉伸失效(σ１１≥０):

σ１１

ＸＴ

?

è

?

?

?

÷

２

＋

τ １２

Ｓ１２

?

è

?

?

?

÷

２

＋

τ １３

Ｓ１３

?

è

?

?

?

÷

２

≥１ (１)

(２)纖維束壓縮失效(σ１１<０):

σ１１

ＸＣ

?

è

?

?

?

÷

２

≥１ (２)

(３)纖維束橫向基體拉伸剪切失效(σ２２

＋σ３３≥０):

σ２２

＋σ３３

ＹＴ

?

è

?

?

?

÷

２

＋

１

Ｓ

２

２３

?

è

?

?

?

÷ τ

２

２３

－σ２２σ３３

( ) ＋

τ １２

Ｓ１２

?

è

?

?

?

÷

２

＋

τ １３

Ｓ１３

?

è

?

?

?

÷

２

≥１

(３)

(４)纖維束橫向基體壓縮剪切失效(σ２２

＋σ３３<０):

σ２２

＋σ３３

２Ｓ２３

?

è

?

?

?

÷

２

＋

σ２２

＋σ３３

ＹＣ

?

è

?

?

?

÷

ＹＣ

２Ｓ２３

?

è

?

?

?

÷

２

－ １

é

?

ê

ê

ù

?

ú

ú

＋

１

Ｓ

２

２３

?

è

?

?

?

÷ τ

２

２３

－σ２２σ３３

( ) ＋

τ １２

Ｓ１２

?

è

?

?

?

÷

２

＋

τ １３

Ｓ１３

?

è

?

?

?

÷

２

≥１

(４)

式中:ＸＴ 、ＸＣ分別為纖維束軸向拉伸強(qiáng)度與壓縮強(qiáng)

度?ＹＴ 、ＹＣ分別為纖維束橫向拉伸強(qiáng)度與壓縮強(qiáng)度?

Ｓ１２ 、Ｓ１３ 、Ｓ２３分別為 １－２ 平面內(nèi)剪切強(qiáng)度、１－３ 平面內(nèi)

剪切強(qiáng)度、２ － ３ 平面內(nèi)剪切強(qiáng)度?σ１１ 、σ２２ 、σ３３ 、τ１２ 、

τ１３ 、τ２３分別為纖維束的三個(gè)正應(yīng)力與三個(gè)剪應(yīng)力?

基體為各向同性材料?以最大應(yīng)力準(zhǔn)則判斷基

體單元的失效?表達(dá)式如下:

σ１≥Ｘｍｔ

σ３≤Ｘｍｃ

τ ｍａｘ≥Ｓｍ

ì

?

í

?

?

?

?

(５)

采用上述兩種準(zhǔn)則對(duì)單元失效進(jìn)行判斷?當(dāng)單

元破壞后?將破壞后單元進(jìn)行剛度折減用以模擬單

元的失效? ＡＢＡＱＵＳ 中沒有提供專門的進(jìn)行剛度折

減分析的模塊?基于 Ｆｏｒｔｒａｎ 語言編寫用戶材料子程

序(ＵＭＡＴ)實(shí)現(xiàn)上述分析?

３ 結(jié)果討論與分析

３? １ 應(yīng)變－應(yīng)力曲線

圖 ７ 給出了不同模型得到的平面機(jī)織復(fù)合材料

單胞拉伸應(yīng)變－應(yīng)力曲線? 從圖 ７ 中可以看出?以

ＴＩＥ 模型為基準(zhǔn)?Ｅｍｂｅｄｄｅｄ 模型獲取的應(yīng)變－應(yīng)力

曲線趨勢(shì)與之接近? 即初始加載為線性變化?當(dāng)載

荷達(dá)到一定程度后?由于局部單元的失效?曲線增長(zhǎng)

趨勢(shì)變緩?再進(jìn)一步增加載荷?曲線達(dá)到峰值?此后

曲線進(jìn)入下降區(qū)?

圖 ７ 單胞拉伸應(yīng)變－應(yīng)力曲線

Ｆｉｇ? ７ Ｔｅｎｓｉｌｅ ｓｔｒａｉｎ－ｓｔｒｅｓｓ ｃｕｒｖｅｓ ｏｆ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ ｕｎｉｔ

基體未作任何折減的 Ｅｍｂｅｄｄｅｄ 模型在剛度和

強(qiáng)度上均明顯大于 ＴＩＥ 模型? Ｅｍｂｅｄｄｅｄ 模型中基

體整體折減模型的剛度性能與 ＴＩＥ 模型的基本一

致?強(qiáng)度模擬值略高? Ｅｍｂｅｄｄｅｄ 模型中基體性能局

部折減模型模擬結(jié)果顯示?隨著折減量的增加?單胞

剛度性能變化不明顯?強(qiáng)度值逐漸下降?折減系數(shù)在

０? １４~０? ３ 之間的強(qiáng)度模擬值與 ＴＩＥ 模型的接近?

將上述結(jié)果與試驗(yàn)結(jié)果[１６] 進(jìn)行比對(duì)以驗(yàn)證方

法的正確性? 從圖 ７ 中可以看出 ＴＩＥ 模型、基體性能

折減 Ｅｍｂｅｄｄｅｄ 模型與試驗(yàn)的曲線在線性段一致?

強(qiáng)度值接近? 基體性能折減 Ｅｍｂｅｄｄｅｄ 模型中?局

部折減系數(shù)為 ０? ３ 的模型強(qiáng)度值更接近試驗(yàn)結(jié)果?

３? ２ 應(yīng)力分布

兩種模型單胞各組分應(yīng)力分布如圖 ８ 所示? 從

圖 ８ 中可以看出?ＴＩＥ 模型和 Ｅｍｂｅｄｄｅｄ 模型中纖維

束的應(yīng)力分布規(guī)律接近:拉伸方向的纖維束應(yīng)力水

平高?是主要的承力部件?由于擠壓作用?經(jīng)緯向纖

維接觸區(qū)域的應(yīng)力水平明顯高于其他區(qū)域應(yīng)力水

平? 兩種模型纖維束應(yīng)力分布的區(qū)別為 ＴＩＥ 模型中

纖維束接觸區(qū)域應(yīng)力梯度較小?原因在于 ＴＩＥ 模型

２０２３ 年第 ９ 期 ９５

???????????????????????????????????????????????

基于嵌入式約束的機(jī)織復(fù)合材料細(xì)觀建模與分析

纖維束與基體有明顯的界面?經(jīng)緯紗接觸區(qū)域向纖

維束基體接觸區(qū)域自然過渡?因此應(yīng)力過渡更均勻?

兩種模型的基體應(yīng)力分布同樣能反映這一趨勢(shì)?

(ａ)ＴＩＥ 模型:纖維束

(ｂ)Ｅｍｂｅｄｄｅｄ 模型:纖維束

(ｃ)ＴＩＥ 模型:基體

(ｄ)Ｅｍｂｅｄｄｅｄ 模型:基體

圖 ８ 單胞拉伸工況應(yīng)力分布

Ｆｉｇ? ８ Ｓｔｒｅｓｓ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓ ｏｆ ｔｈｅ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ

ｕｎｉｔ ｕｎｄｅｒ ｔｅｎｓｉｌｅ ｌｏａｄｉｎｇ

３? ３ 失效區(qū)域擴(kuò)展

拉伸工況下纖維束中失效區(qū)域在加載過程中的

分布如圖 ９ 所示?圖 ９ 中紅色區(qū)域?yàn)槭Р课? 由

圖 ９ 可見?ＴＩＥ 模型和 Ｅｍｂｅｄｄｅｄ 模型中失效擴(kuò)展規(guī)

律接近? 拉伸工況下?失效區(qū)域首先發(fā)生在纖維束

接觸區(qū)域?由前述應(yīng)力分布圖可知?纖維束接觸區(qū)域

應(yīng)力水平高?所以該區(qū)域會(huì)首先發(fā)生破壞? 隨著載

荷的增大?失效區(qū)域開始從兩端向中間擴(kuò)展? 兩種

模型纖維束的失效區(qū)域分布基本一致?基體失效區(qū)

域分布有一定差異?

(ａ)ＴＩＥ 模型?應(yīng)變?yōu)?０.０１２

(ｂ)Ｅｍｂｅｄｄｅｄ 模型:纖維束?應(yīng)變?yōu)?０.０１２

(ｃ)ＴＩＥ 模型?應(yīng)變?yōu)?０.０２４

(ｄ)Ｅｍｂｅｄｄｅｄ 模型:纖維束?應(yīng)變?yōu)?０.０２４

(ｅ)ＴＩＥ 模型?應(yīng)變?yōu)?０.０４２

９６ ２０２３ 年 ９ 月

???????????????????????????????????????????????

復(fù)合材料科學(xué)與工程

(ｆ)Ｅｍｂｅｄｄｅｄ 模型:纖維束?應(yīng)變?yōu)?０.０４２

(ｇ)ＴＩＥ 模型?應(yīng)變?yōu)?０.０６０

(ｈ)Ｅｍｂｅｄｄｅｄ 模型:纖維束?應(yīng)變?yōu)?０.０６０

圖 ９ 單胞拉伸工況失效擴(kuò)展

Ｆｉｇ? ９ Ｐｒｏｇｒｅｓｓｉｖｅ ｆａｉｌｕｒｅ ｏｆ ｔｈｅ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ

ｕｎｉｔ ｕｎｄｅｒ ｔｅｎｓｉｌｅ ｌｏａｄｉｎｇ

４ 結(jié) 論

本文以平面機(jī)織復(fù)合材料為對(duì)象?對(duì)比了 ＴＩＥ 模

型和 Ｅｍｂｅｄｄｅｄ 模型仿真效果?主要結(jié)論如下:

(１)Ｅｍｂｅｄｄｅｄ 模型模擬的剛度、強(qiáng)度、應(yīng)變－應(yīng)

力曲線、應(yīng)力分布、失效擴(kuò)展規(guī)律與 ＴＩＥ 模型的接近?

表明 Ｅｍｂｅｄｄｅｄ 模型可以替代 ＴＩＥ 模型?以降低機(jī)織

復(fù)合材料建模的工作量?

(２)對(duì) Ｅｍｂｅｄｄｅｄ 模型進(jìn)行預(yù)處理?按照體積比

例進(jìn)行整體剛度折減即可獲得接近 ＴＩＥ 模型的結(jié)

果? 更精細(xì)地?將與纖維束有空間交叉的基體單元

進(jìn)行性能折減?折減系數(shù)取 ０? ３ 左右可以獲得更精

確的強(qiáng)度模擬值? 實(shí)際工程使用中?可以按照仿真

精度需求和進(jìn)度要求?選擇合適的處理方式?

(３)除上述工作外?本文給出了橢圓形界面平面

機(jī)織復(fù)合材料纖維束軌跡自動(dòng)確定的方法?基于該

方法和 Ｅｍｂｅｄｄｅｄ 模型?可以更進(jìn)一步地可以開發(fā)出

平面機(jī)織復(fù)合材料有限元快速建模工具?

參考文獻(xiàn)

[ １] ＺＨＯＵ Ｇ? ＳＵＮ Ｑ? ＬＩ Ｄ? ｅｔ ａｌ. Ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ｆａｂｒｉｃ ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｓ ｏｎ ｍｅ￣

ｃｈａｎｉｃａｌ ａｎｄ ｄａｍａｇｅ ｂｅｈａｖｉｏｒｓ ｉｎ ｃａｒｂｏｎ /ｅｐｏｘｙ ｗｏｖｅｎ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓ

ｕｎｄｅｒ ｍｕｌｔｉａｘｉａｌ ｓｔｒｅｓｓ ｓｔａｔｅｓ[Ｊ]. Ｐｏｌｙｍｅｒ Ｔｅｓｔｉｎｇ? ２０２０? ９０: １０６６５７.

[２] ＤＡＩ Ｓ? ＣＵＮＮＩＮＧＨＡＭ Ｐ Ｒ. Ｍｕｌｔｉ－ｓｃａｌｅ ｄａｍａｇｅ ｍｏｄｅｌｌｉｎｇ ｏｆ ３Ｄ

ｗｏｖｅｎ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓ ｕｎｄｅｒ ｕｎｉ－ａｘｉａｌ ｔｅｎｓｉｏｎ[Ｊ]. Ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ?

２０１６? １４２: ２９８－３１２.

[３] ＤＥ ＣＡＲＶＡＬＨＯ Ｎ Ｖ? ＰＩＮＨＯ Ｓ Ｔ? ＲＯＢＩＮＳＯＮ Ｐ. Ｎｕｍｅｒｉｃａｌ ｍｏｄ￣

ｅｌｌｉｎｇ ｏｆ ｗｏｖｅｎ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓ: Ｂｉａｘｉａｌ ｌｏａｄｉｎｇ[Ｊ]. Ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓ Ｐａｒｔ Ａ:

Ａｐｐｌｉｅｄ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ? ２０１２? ４３(８): １３２６－１３３７.

[ ４] ＯＢＥＲＴ Ｅ? ＤＡＧＨＩＡ Ｆ? ＬＡＤＥＶèＺＥ Ｐ? ｅｔ ａｌ. Ｍｉｃｒｏ ａｎｄ ｍｅｓｏ ｍｏｄ￣

ｅｌｉｎｇ ｏｆ ｗｏｖｅｎ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓ: Ｔｒａｎｓｖｅｒｓｅ ｃｒａｃｋｉｎｇ ｋｉｎｅｔｉｃｓ ａｎｄ ｈｏｍｏｇｅ￣

ｎｉｚａｔｉｏｎ[Ｊ]. Ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ? ２０１４? １１７: ２１２－２２１.

[５] ＬＩＵ Ｇ? ＺＨＡＮＧ Ｌ? ＧＵＯ Ｌ? ｅｔ ａｌ. Ｍｕｌｔｉ－ｓｃａｌｅ ｐｒｏｇｒｅｓｓｉｖｅ ｆａｉｌｕｒｅ

ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ３Ｄ ｗｏｖｅｎ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓ ｕｎｄｅｒ ｕｎｉａｘｉａｌ ｔｅｎｓｉｏｎ[Ｊ]. Ｃｏｍ￣

ｐｏｓｉｔｅ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ? ２０１９? ２０８: ２３３－２４３.

[６] ＺＨＯＵ Ｇ? ＳＵＮ Ｑ? ＬＩ Ｄ? ｅｔ ａｌ. Ｍｅｓｏ－ｓｃａｌｅ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ａｎｄ ｄａｍａｇｅ ａ￣

ｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｃａｒｂｏｎ /ｅｐｏｘｙ ｗｏｖｅｎ ｆａｂｒｉｃ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ ｕｎｄｅｒ ｉｎ － ｐｌａｎｅ

ｔｅｎｓｉｏｎ ａｎｄ ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ ｌｏａｄｉｎｇｓ[ Ｊ]. Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｍｅ￣

ｃｈａｎｉｃａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ? ２０２１? １９０: １０５９８０.

[７] ＬＯＭＯＶ Ｓ Ｖ? ＩＶＡＮＯＶ Ｄ Ｓ? ＶＥＲＰＯＥＳＴ Ｉ? ｅｔ ａｌ. Ｍｅｓｏ－ＦＥ ｍｏｄｅｌ￣

ｌｉｎｇ ｏｆ ｔｅｘｔｉｌｅ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓ: Ｒｏａｄ ｍａｐ? ｄａｔａ ｆｌｏｗ ａｎｄ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ[ Ｊ].

Ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ? ２００７? ６７(９): １８７０－１８９１.

[８] ＤＯＩＴＲＡＮＤ Ａ? ＦＡＧＩＡＮＯ Ｃ? ＩＲＩＳＡＲＲＩ Ｆ Ｘ? ｅｔ ａｌ. Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｂｅ￣

ｔｗｅｅｎ ｖｏｘｅｌ ａｎｄ ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔ ｍｅｓｏ － ｓｃａｌｅ ｍｏｄｅｌｓ ｏｆ ｗｏｖｅｎ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓ

[Ｊ]. Ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓ Ｐａｒｔ Ａ: Ａｐｐｌｉｅｄ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ? ２０１５?

７３: １４３－１５４.

[ ９] ＬＩＵ Ｙ? ＳＴＲＡＵＭＩＴ Ｉ? ＶＡＳＩＵＫＯＶ Ｄ? ｅｔ ａｌ. Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｏｆ ｌｉｎｅａｒ ａｎｄ

ｎｏｎ－ｌｉｎｅａｒ ｂｅｈａｖｉｏｒ ｏｆ ３Ｄ ｗｏｖｅｎ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ ｕｓｉｎｇ ｍｅｓｏｓｃｏｐｉｃ ｖｏｘｅｌ

ｍｏｄｅｌｓ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ ｆｒｏｍ Ｘ－ｒａｙ ｍｉｃｒｏ－ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ[ Ｊ]. Ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ

ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ? ２０１７? １７９: ５６８－５７９.

[１０] ＰＯＴＴＥＲ Ｅ? ＰＩＮＨＯ Ｓ Ｔ? ＲＯＢＩＮＳＯＮ Ｐ? ｅｔ ａｌ. Ｍｅｓｈ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ

ａｎｄ ｇｅｏｍｅｔｒｉｃａｌ ｍｏｄｅｌｌｉｎｇ ｏｆ ３Ｄ ｗｏｖｅｎ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓ ｗｉｔｈ ｖａｒｉａｂｌｅ ｔｏｗ

ｃｒｏｓｓ－ｓｅｃｔｉｏｎｓ[Ｊ]. Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ Ｍａｔｅｒｉａｌｓ Ｓｃｉｅｎｃｅ? ２０１２? ５１(１):

１０３－１１１.

[１１] ＷＡＮＧ Ｌ? ＺＨＡＯ Ｂ? ＷＵ Ｊ? ｅｔ ａｌ. Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ａｎｄ ｎｕｍｅｒｉｃａｌ ｉｎ￣

ｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎ ｏｎ ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ ｂｅｈａｖｉｏｒｓ ｏｆ ｗｏｖｅｎ ｆａｂｒｉｃ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓ

ｕｎｄｅｒ ｏｆｆ － ａｘｉａｌ ｌｏａｄｉｎｇ [ Ｊ]. Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ

Ｓｃｉｅｎｃｅｓ? ２０１８? １４１: １５７－１６７.

[１２] ＭＥＮＧ Ｊ? ＣＡＯ Ｓ? ＱＵ Ｚ? ｅｔ ａｌ. Ｔｈｅｒｍｏｅｌａｓｔｉｃｉｔｙ ｏｆ ａ ｆａｂｒｉｃ ｍｅｍ￣

ｂｒａｎｅ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ ｆｏｒ ｔｈｅ ｓｔｒａｔｏｓｐｈｅｒｉｃ ａｉｒｓｈｉｐ ｅｎｖｅｌｏｐｅ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｍｕｌ￣

ｔｉｓｃａｌｅ ｍｏｄｅｌｓ[ Ｊ]. Ａｐｐｌｉｅｄ Ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ Ｍａｔｅｒｉａｌｓ? ２０１７? ２４( １):

２０９－２２０.

[１３] 甯家成. 基于 Ａｂａｑｕｓ－ＭＰＣ 用戶子程序的鋼筋混凝土結(jié)構(gòu)分析

方法[Ｄ]. 重慶: 重慶交通大學(xué)? ２０１３.

[１４] 武華鑫. 高樁碼頭地震響應(yīng)非線性分析與損傷發(fā)展研究[Ｄ].

大連: 大連理工大學(xué)? ２０１８.

[１５] 朱春玲? 朱程香. 飛機(jī)結(jié)冰及其防護(hù)[ Ｍ]. 北京: 科學(xué)出版

社? ２０１６.

[１６] 王新峰. 機(jī)織復(fù)合材料多尺度漸進(jìn)損傷研究[Ｄ]. 南京: 南京

航空航天大學(xué)? ２００７.

２０２３ 年第 ９ 期 ９７

???????????????????????????????????????????????

Ｚ－ｐｉｎ 增強(qiáng)復(fù)合材料加筋構(gòu)件連接性能研究

ＤＯＩ:１０? １９９３６ / ｊ? ｃｎｋｉ? ２０９６－８０００? ２０２３０９２８? ０１５

Ｚ－ｐｉｎ 增強(qiáng)復(fù)合材料加筋構(gòu)件連接性能研究

劉維偉? 尹明鑫?

? 滕薛蓓? 靳可心? 嚴(yán) 斌

(西北工業(yè)大學(xué) 機(jī)電學(xué)院? 西安 ７１００７２)

摘要: 通過橫向三點(diǎn)彎曲試驗(yàn)研究 Ｚ－ｐｉｎ 直徑和體積分?jǐn)?shù)對(duì)復(fù)合材料加筋類簡(jiǎn)化構(gòu)件連接性能的影響? 隨著 Ｚ－ｐｉｎ 體

積分?jǐn)?shù)的增加?Ｚ－ｐｉｎ 增強(qiáng)試件相比于空白對(duì)照試件?有效載荷提升 ４８? ４１％ ~ ９６? ９７％?總能量耗散提升 ６６１? ８８％ ~ ７４８? ７２％?

本試驗(yàn)組研究結(jié)果表明高 Ｚ－ｐｉｎ 體積分?jǐn)?shù)可以有效提高加筋試件的承載能力? 在 Ｚ－ｐｉｎ 體積分?jǐn)?shù)同為 ０? ４％的情況下?Ｚ－ｐｉｎ

直徑為 ０? ５ ｍｍ 的試驗(yàn)組的承載能力略高于 Ｚ－ｐｉｎ 直徑為 ０? ３ ｍｍ 的試驗(yàn)組的承載能力?但 Ｚ－ｐｉｎ 直徑為 ０? ３ ｍｍ 的試驗(yàn)組具

有更好的穩(wěn)定性? 試驗(yàn)結(jié)果表明 Ｚ－ｐｉｎ 的植入能夠提高復(fù)合材料加筋類簡(jiǎn)化構(gòu)件的有效載荷及能量耗散?很大程度上提高了

加筋試件的連接性能?

關(guān)鍵詞: Ｚ－ｐｉｎ? 加筋構(gòu)件? 有效載荷? 連接性能? 復(fù)合材料

中圖分類號(hào): ＴＢ３３２ 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: Ａ 文章編號(hào): ２０９６－８０００(２０２３)０９－００９８－０８

Ｓｔｕｄｙ ｏｎ ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ Ｚ－ｐｉｎ ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｄ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ ｍｅｍｂｅｒｓ

ＬＩＵ Ｗｅｉｗｅｉ? ＹＩＮ Ｍｉｎｇｘｉｎ

?

? ＴＥＮＧ Ｘｕｅｂｅｉ? ＪＩＮ Ｋｅｘｉｎ? ＹＡＮ Ｂｉｎ

(Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ? Ｎｏｒｔｈｗｅｓｔｅｒｎ Ｐｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ? Ｘｉ’ａｎ ７１００７２? Ｃｈｉｎａ)

Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｔｈｅ ｔｒａｎｓｖｅｒｓｅ ｔｈｒｅｅ－ｐｏｉｎｔ ｂｅｎｄｉｎｇ ｔｅｓｔｓ ｗｅｒｅ ｕｓｅｄ ｔｏ ｓｔｕｄｙ ｔｈｅ ｉｍｐａｃｔ ｏｆ Ｚ－ｐｉｎ ｄｉａｍｅｔｅｒ ａｎｄ ｖｏｌｕｍｅ

ｃｏｎｔｅｎｔ ｏｎ ｔｈｅ ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ ｔｏｕｇｈｅｎｅｄ ｓｉｍｐｌｉｆｉｅｄ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ. Ｃｏｍｐａｒｅｄ ｔｏ ｔｈｅ ｂｌａｎｋ ｃｏｎｔｒｏｌ

ｇｒｏｕｐ? ｔｈｅ ｐａｙｌｏａｄ ｏｆ Ｚ－ｐｉｎ ｔｏｕｇｈｅｎｅｄ ｓｐｅｃｉｍｅｎｓ ｉｎｃｒｅａｓｅｄ ｂｙ ４８? ４１％ ｔｏ ９６? ９７％ ａｎｄ ｔｈｅ ｔｏｔａｌ ｅｎｅｒｇｙ ｄｉｓｓｉｐａｔｉｏｎ

ｂｙ ６６１? ８８％ ｔｏ ７４８? ７２％ ｗｉｔｈ ａｎ ｉｎｃｒｅａｓｅ ｉｎ Ｚ－ｐｉｎ ｖｏｌｕｍｅ ｃｏｎｔｅｎｔ. Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｏｆ ｔｈｉｓ ｔｅｓｔ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｏｕｇｈｅｎｅｄ

ｓｐｅｃｉｍｅｎｓ’ ｌｏａｄ ｃａｒｒｙｉｎｇ ｃａｐａｃｉｔｙ ｃａｎ ｂｅ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙ ｉｎｃｒｅａｓｅｄ ｂｙ ｕｓｉｎｇ ｈｉｇｈ Ｚ－ｐｉｎ ｖｏｌｕｍｅ ｃｏｎｔｅｎｔ. Ｔｈｅ ｌｏａｄ ｃａｒ￣

ｒｙｉｎｇ ｃａｐａｃｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ｔｅｓｔ ｇｒｏｕｐ ｗｉｔｈ ｔｈｅ Ｚ－ｐｉｎ ｄｉａｍｅｔｅｒ ｏｆ ０? ５ ｍｍ ｉｓ ｓｌｉｇｈｔｌｙ ｇｒｅａｔｅｒ ｔｈａｎ ｔｈａｔ ｏｆ ｔｈｅ ｔｅｓｔ ｇｒｏｕｐ ｗｉｔｈ

ｔｈｅ Ｚ－ｐｉｎ ｄｉａｍｅｔｅｒ ｏｆ ０? ３ ｍｍ? ｂｕｔ ｔｈｅ ｔｅｓｔ ｇｒｏｕｐ ｗｉｔｈ ｔｈｅ Ｚ－ｐｉｎ ｄｉａｍｅｔｅｒ ｏｆ ０? ３ ｍｍ ｈａｓ ｂｅｔｔｅｒ ｓｔａｂｉｌｉｔｙ ｉｎ ｔｈｅ ｃａｓｅ

ｏｆ ｔｈｅ ｓａｍｅ Ｚ－ｐｉｎ ｖｏｌｕｍｅ ｃｏｎｔｅｎｔ ｏｆ ０? ４％. Ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｔｅｓｔ ｒｅｓｕｌｔｓ? Ｚ－ｐｉｎ ｉｍｐｌａｎｔａｔｉｏｎ ｃａｎ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｐａｙ￣

ｌｏａｄ ａｎｄ ｅｎｅｒｇｙ ｄｉｓｓｉｐａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ ｔｏｕｇｈｅｎｅｄ ｃｌａｓｓ’ ｓ ｓｉｍｐｌｉｆｉｅｄ ｍｅｍｂｅｒｓ ａｎｄ? ｏｂｖｉｏｕｓｌｙ? ｅｎｈａｎｃｅ ｔｈｅ

ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ ｔｈｅ ｔｏｕｇｈｅｎｅｄ ｓｐｅｃｉｍｅｎｓ.

Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ:Ｚ－ｐｉｎ? ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｄ ｍｅｍｂｅｒ? ｐａｙｌｏａｄ? ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ? ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ ｍａｔｅｒｉａｌｓ

收稿日期: ２０２２－０７－０７

作者簡(jiǎn)介: 劉維偉 (１９７０—)? 男? 副教授? 博士? 主要從事先進(jìn)復(fù)合材料結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與制造方面的研究?

通訊作者: 尹明鑫 (１９９８—)? 男? 碩士研究生? 主要從事復(fù)合材料層間增韌方面的研究? ２９１６９２６２５９＠ｑｑ? ｃｏｍ?

復(fù)合材料具有重量輕、比強(qiáng)度高、比模量高、耐

腐蝕性好等優(yōu)點(diǎn)?在航空航天領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)

用? 目前?復(fù)合材料用量已經(jīng)成為評(píng)判飛行器先進(jìn)

性的重要指標(biāo)? 美國(guó) Ｆ－２２ 戰(zhàn)機(jī)中?樹脂基復(fù)合材

料的用量占整機(jī)結(jié)構(gòu)重量的 ２３? ８％?Ｆ－３５ 戰(zhàn)機(jī)中使

用了 ３６％的復(fù)合材料[１]

? 印度 ＬＣＡ 戰(zhàn)機(jī)復(fù)合材料

用量達(dá)到 ４０％?中國(guó)自主研發(fā)的殲－２０ 戰(zhàn)機(jī)使用了

２７％的復(fù)合材料[２]

?

其中?復(fù)合材料構(gòu)件中應(yīng)用最多的結(jié)構(gòu)形式為

加筋壁板結(jié)構(gòu)? 加筋壁板類構(gòu)件的主要連接方式是

將壁板構(gòu)件與加強(qiáng)筋構(gòu)件進(jìn)行二次共固化或者共膠

接?整合后的加筋壁板類構(gòu)件的粘接面強(qiáng)度受到粘

接面處理情況及膠接工藝的影響?在一些易受潮、易

腐蝕的環(huán)境中使用安全可靠性較差? 因此對(duì)于提高

加筋壁板結(jié)構(gòu)件的連接性能需要進(jìn)一步研究?

目前?國(guó)外已有學(xué)者將 Ｚ－ｐｉｎ 應(yīng)用到加筋壁板

結(jié)構(gòu)件的連接當(dāng)中? Ｇｒｅｅｎｈａｌｇｈ 等[３] 研究了不同增

韌方式對(duì) Ｔ 形加筋結(jié)構(gòu)件界面的增強(qiáng)效果?結(jié)果表

明相比于樹脂基體增韌?Ｚ－ｐｉｎ 通過發(fā)揮“橋聯(lián)作

用”造成了額外的能量耗散?使結(jié)構(gòu)的裂紋擴(kuò)展穩(wěn)

９８ ２０２３ 年 ９ 月

???????????????????????????????????????????????