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      仿真技術(shù)在服裝智能制造中對不同纖維復(fù)材的取向與性能研究

      2023-02-20 18:47:58賀良凱
      粘接 2023年12期
      關(guān)鍵詞:碳纖維復(fù)合材料虛擬仿真服裝

      賀良凱

      摘要:為了提升服裝智能制造質(zhì)量與效率,基于虛擬仿真技術(shù)對不同纖維取向的碳纖維復(fù)合材料進(jìn)行了有效性能預(yù)測,并采用試驗驗證的方法進(jìn)行了對比。結(jié)果表明,隨著碳纖維復(fù)合材料中碳纖維的長徑比從10增加至60,碳纖維復(fù)合材料的有效模量E1呈現(xiàn)逐漸增加的趨勢,而碳纖維復(fù)合材料的有效模量E2、E3和G12變化不大。采用模型可以對未處理碳纖維和上漿碳纖維復(fù)合材料的拉伸模量進(jìn)行預(yù)測,且誤差在10%以內(nèi);上漿處理碳纖維復(fù)合材料的縱向拉伸模量測試結(jié)果明顯高于未處理碳纖維復(fù)合材料,即上漿處理有助于提升碳纖維復(fù)合材料的縱向拉伸模量。

      關(guān)鍵詞:虛擬仿真;服裝;碳纖維復(fù)合材料;試驗驗證

      中圖分類號:TP391.9;TQ342+74

      文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A文章編號:1001-5922(2023)12-0143-04

      Research on the orientation and performance of different fiber composites using simulation technology in intelligent clothing manufacturing

      HE Liangkai

      (Poya Digital Technology (Hangzhou) Co.,Ltd.,Hangzhou 311121,China)

      Abstract:In order to improve the quality and efficiency of garment intelligent manufacturing,the effective performance of carbon fiber composites with different fiber orientations was predicted based on virtual simulation technology,and the comparison was made by means of experimental verification.The results showed that the effective modulus E1 of carbon fiber composites increased gradually with the increase of the length-diameter ratio of carbon fiber from 10 to 60,while the effective modulus E2,E3 and G12 of carbon fiber composites changed little.The model can was used to predict the tensile modulus of untreated carbon fiber and sizing carbon fiber composites,and the error was within 10%.The longitudinal tensile modulus of sizing treated carbon fiber composites was significantly higher than that of untreated carbon fiber composites,that was,sizing treatment was helpful to improve the longitudinal tensile modulus of carbon fiber composites.

      Key words:virtual simulation;clothing;carbon fiber composite;test verification

      碳纖維作為一種高強(qiáng)高彈性模量的纖維材料,由于具有質(zhì)量輕、柔韌性好等特點(diǎn)而被廣泛應(yīng)用于服裝設(shè)計與制造中。隨著智能制造水平的提升,將智能機(jī)器與人類操作結(jié)合的人機(jī)一體化智能系統(tǒng)在服裝加工中得到快速應(yīng)用,這種系統(tǒng)能夠高度集成自動化,提高工作效率的同時降低了人為操作失誤等風(fēng)險。然而碳纖維材料在注塑過程中會得到纖維分布不均的復(fù)合材料,因此,服裝在智能制造過程中會出現(xiàn)不同程度的收縮變形、褶皺或者翹曲等現(xiàn)象,如何有效解決這一問題成為了生產(chǎn)企業(yè)普遍面臨的問題?;诖耍捎锰摂M仿真技術(shù)對碳纖維復(fù)合材料智能制造過程中的纖維取向問題進(jìn)行了研究。

      1仿真模型與方法

      1.1仿真對象

      以服裝制造中常用的碳纖維和環(huán)氧樹脂基體為仿真對象,其中,碳纖維的彈性模量為236 GPa、泊松比為0.21、直徑為5 μm,環(huán)氧樹脂基體的彈性模量為3 GPa、泊松比為0.3;碳纖維復(fù)合材料中碳纖維的體積分?jǐn)?shù)為28%、長徑比為10,假設(shè)仿真過程中碳纖維/環(huán)氧樹脂基體界面是完整的。

      1.2建模

      運(yùn)用Moldflow軟件結(jié)合Folgar-Tucker、Tendon-Weng模型對碳纖維復(fù)合材料的注塑成型過程中模擬,采用3種模型對碳纖維復(fù)合材料進(jìn)行了仿真,具體包括單向隨機(jī)分布模型(見圖1)、平面隨機(jī)分布模型(見圖2)和三維隨機(jī)分布模型(見圖3)。在模擬過程中,分別對3種模型施加周期性邊界條件,其中,基于單向短纖維隨機(jī)分布模型的工程常數(shù)E1=27 487 MPa、E2=6 668.29 MPa、E3=6 519.83 MPa,G12=2 296.78 MPa、G23=2 189.44 MPa、G13=2 372.61 MPa,v1=0.32、v2=0.32、v3=0.44,基于平面短纖維隨機(jī)分布模型的工程常數(shù)E1=10 721 MPa、E2=9? 918.28 MPa、E3=6 445.23 MPa,G12=3773.24 MPa、G23=1 973.76 MPa、G13=1 981.54 MPa,v1=0.33、v2=0.34、v3=0.35,基于三維短纖維隨機(jī)分布模型的工程常數(shù)E1=12 571 MPa、E2=12 760.4 MPa、E3=10 810.9 MPa,G12=4 336.93 MPa、G23=4 005.49 MPa、G13=4 072.39 MPa,v1=0.27、v2=0.32、v3=0.28。

      1.3測試方法

      根據(jù)GB/T 1447—2005標(biāo)準(zhǔn)在Instron5560型萬能材料試驗機(jī)上進(jìn)行復(fù)合材料拉伸性能測試,試樣尺寸為250 mm×25 mm×4 mm、標(biāo)距為100 mm,取5根平行試樣并取平均值作為測試結(jié)果;采用TESCAN VEGA3型鎢燈絲掃描電子顯微鏡對斷口形貌進(jìn)行觀察。

      2結(jié)果與分析

      2.1虛擬仿真結(jié)果

      圖4為3種纖維分布方式下碳纖維復(fù)合材料的有效模量變化情況。

      由圖4可知,有效模量E1從大至小順序依次為:單向隨機(jī)分布、三維隨機(jī)分布、平面隨機(jī)分布;有效模量E2從大至小順序依次為:三維隨機(jī)分布、平面隨機(jī)分布、單向隨機(jī)分布;有效模量E3從大至小順序依次為:三維隨機(jī)分布、單向隨機(jī)分布、平面隨機(jī)分布;有效模量G12從大至小順序依次為:三維隨機(jī)分布、平面隨機(jī)分布、單向隨機(jī)分布。由此可見,有效模量G12的變化趨勢與有效模量E2相同,即三維隨機(jī)分布模式下碳纖維復(fù)合材料的有效模量最大,單向隨機(jī)分布模式下最小。這主要是因為不同的纖維分布方式下,纖維在碳纖維復(fù)合材料中承受的應(yīng)力和由此產(chǎn)生的剛度不同;平面隨機(jī)分布模型下碳纖維的面內(nèi)存在各項異性,因此面內(nèi)2個方向的模量相差不大;而三維隨機(jī)分布模型下碳纖維的各向趨于同性。

      圖5為短切碳纖維長徑比對碳纖維復(fù)合材料E1的影響,模型為單向隨機(jī)分布模型。

      由圖5可知,隨著碳纖維復(fù)合材料中碳纖維的長徑比從10增至60,碳纖維復(fù)合材料的有效模量E1呈現(xiàn)逐漸增加的趨勢,且碳纖維長徑比為20時碳纖維復(fù)合材料的有效模量E1明顯增加,在長徑比增加至50及以上時,繼續(xù)增加長徑比對有效模量E1影響變小。

      圖6為短切碳纖維長徑比對碳纖維復(fù)合材料E2、E3和G12的影響情況,模型為單向隨機(jī)分布模型。

      由圖6可知,隨著碳纖維復(fù)合材料中碳纖維的長徑比從10增加至60,碳纖維復(fù)合材料的有效模量E2、E3和G12變化不大。結(jié)合圖5的短切碳纖維長徑比對碳纖維復(fù)合材料E1的影響可知,碳纖維復(fù)合材料中長徑比的變化主要對縱向有效模量E1有顯著影響,而對E2、E3和G12影響較小。這也說明碳纖維復(fù)合材料的縱向模量會隨著纖維長度增加而增大。但當(dāng)纖維長度增加至一定程度時,碳纖維復(fù)合材料的平均纖維應(yīng)力與最大纖維應(yīng)力接近,繼續(xù)增加纖維長度不會對有效模量產(chǎn)生明顯影響。

      2.2試驗驗證

      圖7為基于虛擬仿真的服裝智能制造過程中預(yù)浸料生產(chǎn)流程圖。試驗過程中將短切碳纖維隨機(jī)放置在涂有樹脂的聚乙烯薄膜上,然后與樹脂制成“三明治”結(jié)構(gòu)的碳纖維復(fù)合材料。采用預(yù)浸料模壓成型的方法制備短切碳纖維復(fù)合材料,試驗所用碳纖維為T700碳纖維、樹脂為VE樹脂(固含量63%、黏度為2 250 MPa·s、密度為1 096 kg/m3),其中CF為未處理的碳纖維,SCF表示上漿碳纖維。

      圖8為未處理碳纖維和上漿碳纖維復(fù)合材料的縱向拉伸模量試驗結(jié)果和模擬結(jié)果。對于未處理碳纖維復(fù)合材料(CF/VE),縱向拉伸模量E1較為接近,基本介于25~27 GPa;對于上漿處理的碳纖維復(fù)合材料(SCF/VE),縱向拉伸模量E1試驗值和模擬值都大于未處理碳纖維復(fù)合材料,且試驗值與仿真值較為接近。

      由圖8可知,采用本文的模型可以對未處理碳纖維和上漿碳纖維復(fù)合材料的拉伸模量進(jìn)行預(yù)測,且誤差在10%以內(nèi)。此外,上漿處理碳纖維復(fù)合材料的縱向拉伸模量測試結(jié)果明顯高于未處理碳纖維復(fù)合材料,即上漿處理有助于提升碳纖維復(fù)合材料的縱向拉伸模量。

      圖9為未處理碳纖維復(fù)合材料的斷口形貌。

      由圖9可知,未處理的碳纖維較為光滑且碳纖維/樹脂基體間沒有化學(xué)鍵合,拉伸過程中二者的界面處會成為薄弱環(huán)節(jié)而使得拉伸模量較小。而經(jīng)過上漿處理后(見圖10),碳纖維表面粗糙度增大,碳纖維/樹脂界面結(jié)合力上升,抑制裂紋擴(kuò)展的能力增強(qiáng),在較強(qiáng)界面作用下碳纖維/樹脂界面處發(fā)生了一定程度的偏轉(zhuǎn),這樣有助于碳纖維與樹脂基發(fā)生協(xié)同作用而避免直接拔出。此外,上漿處理有助于碳纖維與樹脂基體之間形成化學(xué)鍵合作用而增加結(jié)合力,加上受外力作用下的溶脹作用會提升材料的界面韌性,多方面共同作用下會使得經(jīng)過上漿處理的碳纖維復(fù)合材料的拉伸模量有所提升。

      3結(jié)語

      (1)服裝智能制造過程中,有效模量E1從大至小順序依次為:單向隨機(jī)分布、三維隨機(jī)分布、平面隨機(jī)分布;有效模量E2和有效模量G12從大至小順序依次為:三維隨機(jī)分布、平面隨機(jī)分布、單向隨機(jī)分布;有效模量E3從大至小順序為:三維隨機(jī)分布、單向隨機(jī)分布、平面隨機(jī)分布;

      (2)服裝智能制造過程中,隨著碳纖維復(fù)合材料中碳纖維的長徑比從10增至60,碳纖維復(fù)合材料的有效模量E1呈現(xiàn)逐漸增加的趨勢,且碳纖維長徑比為20時碳纖維復(fù)合材料的有效模量E1明顯增加;由此可見,隨著碳纖維復(fù)合材料中碳纖維的長徑比從10增至60,碳纖維復(fù)合材料的有效模量E2、E3和G12變化不大;

      (3)服裝智能制造過程中,采用模型可以對未處理碳纖維和上漿碳纖維復(fù)合材料的拉伸模量進(jìn)行預(yù)測,且誤差在10%以內(nèi)。上漿處理碳纖維復(fù)合材料的縱向拉伸模量測試結(jié)果明顯高于未處理碳纖維復(fù)合材料,即上漿處理有助于提升碳纖維復(fù)合材料的縱向拉伸模量。

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