[发明专利]基于复合材料细观力学的复合材料性能预测方法

说明书

本发明涉及高分子材料的制造领域，具体地说是一种基于复合材料细观力学的复合材料性能预测方法。包含信息输入模块、运算模块与信息输出模块。在信息输入模块中输入材料性能及树脂含量信息，并确定合适的ζ值与C值，提交运算模块进行计算，计算得到的预测材料性能数据通过信息输出模块进行输出。本发明可以快速地为前期设计提供可靠的材料性能数据，避免了耗时繁杂的材料性能测试步骤，并且可以根据分析结果的反馈进行实时修改更新，加速设计进程，提高设计效率，降低工作量，从而节约设计成本。

技术领域

本发明涉及复合材料的制造领域，具体地说是一种纤维增强树脂基基于复合材料细观力学的复合材料性能预测方法。

背景技术

众所周知，在复合材料性能分析过程中，无论是采用有限元方法等的数值分析解法，还是采用基于材料力学、弹性力学等知识的解析解法进行结构力学响应求解，材料性能的定义都是必不可少且至关重要的。材料性能反映的是材料本身的根本属性，与结构无关，因此国内和国际上均制定了一系列的材料性能测试标准，以表征材料的各项基本性能属性。

在实际的生产生活中，材料性能的测定往往跟随项目目标和客户需求进行制定，这就代表了测试范围往往只能围绕特定的几种纤维和树脂，以及特定的树脂含量或者体积含量进行，因此测试的结果具有极高的局限性，无法普适于其他材料的性能参数，甚至无法适用于同种材料不同含胶量的性能评估。并且测试过程需要经历材料制备、制样、加工、测试，为了提高数据可靠性往往需要进行多批次的测定，因此需要耗费很多的人力物力成本及时间成本。对于复合材料结构设计而言，前期对于材料及结构的初步设计，需要进行快速的设计反馈以便于及时修改调整，因此不具备充足的时间条件用于材料性能的检测。

发明内容

本发明的目的就是为了克服现有技术的不足，提供一种基于复合材料细观力学的复合材料性能预测方法，旨在预测长纤维增强树脂基复合材料单纯板的材料性能。该程序可以通过纤维及树脂的性能参数，以及复合材料的含胶量或者提及含量，根据复合材料细观力学的相关知识，运用Halpin-蔡理论和植村益次的经验公式，并结合单层复合材料的串联模型与并联模型综合分析，计算得出对应材料构成的复合材料单层板的材料性能，其结果可以应用于复合材料的结构设计及分析。

本发明解决上述技术问题采用的技术方案是：一种基于复合材料细观力学的复合材料性能预测方法，其特征在于：包含信息输入模块、运算模块与信息输出模块，在信息输入模块中输入材料性能及树脂含量信息，并确定合适的ζ值与C值，提交运算模块进行计算，计算得到的预测材料性能数据通过信息输出模块进行输出；

根据所述的信息输入模块中输入的各参数利用公式(1-2)～(1-3)计算得到复合材料单层板的材料属性，所述的信息输出模块输出的信息包含有：轴向弹性模量E₁、横向弹性模量E₂、面外弹性模量E₃，面内泊松比ν₁₂、1-3方向平面泊松比ν₁₃、2-3方向平面泊松比ν₂₃，面内剪切模量G₁₂、1-3方向平面剪切模量G₁₃、2-3方向平面剪切模量G₂₃；

其中，

所述的信息输入模块包含的信息有：

a.材料性能：增强纤维的弹性模量E_f、泊松比ν_f、密度ρ_f，基体树脂的弹性模量E_m、泊松比ν_m、密度ρ_m；

b.树脂含量信息：含胶量r_c(树脂的质量含量)，或者树脂的体积含量c_m，两者之间的关系满足

c.ζ值；