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聚合物基复合材料分层损伤缺陷的研究现状及展望
作者:
作者单位:

1.中国石油化工股份有限公司西北油田分公司,新疆维吾尔自治区 乌鲁木齐 830011;2.新疆大学机械工程学院,新疆维吾尔自治区 乌鲁木齐 830017;3.中国科学院上海硅酸盐研究所集成计算材料研究中心,上海 201899

作者简介:

刘练,高工,本科,研究方向为超深层油气藏完井测试技术及超高压、高温油气井井筒完整性技术等方面的研究,E-mail:liulian.xbsj@sinopec.com。

通讯作者:

王亮,博士,项目研究员,从事热障涂层及复合材料结构设计方面的工作,E-mail: L.Wang@mail.sic.ac.cn。

中图分类号:

TB332;TP391.73

基金项目:

国家自然科学基金项目(91960107);中国科学院青年创新促进会项目(2017295));上海市自然科学基金项目(19ZR1479600


Research Status and Prospect of Delamination Damage Defects of Polymer Matrix Composites
Author:
Affiliation:

1.Northwest Oilfield Branch China Petro-Chemical Corporation (Sinopec),Urumqi 830011,China;2.School of Me-chanical Engineering, Xinjiang University, Urumqi 830017,China;3.Integrated Computational Materials Research Center, Shanghai Institute of Ceramics, Chinese Academy of Sciences, Shanghai 201899, China

Fund Project:

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    摘要:

    聚合物基复合材料因具有比强度高、比模量高,疲劳性能好、耐腐蚀等优点,在航空航天等领域中有广泛的应用。然而,聚合物基复合材料存在分层失效现象,对其结构强度及刚度有显著影响,从而给轻量化设计和实际工程应用带来严峻的挑战。从数值模拟及实验表征的角度总结了聚合物基复合材料分层损伤研究现状,系统论述了粘聚力单元技术和扩展有限元技术在分层裂纹扩展方面的应用研究进展,介绍了有限元模拟及原位声发射技术等主要研究方法,指出通过声发射信号参数的处理能够实现聚合物基复合材料分层损伤模态的预测与识别,展望了聚合物基复合材料分层损伤缺陷机器学习研究前景。

    Abstract:

    Polymer matrix composites are widely used in aerospace and other fields because of their high specific strength, high specific modulus, good fatigue performance, corrosion resistance and other advantages. However, polymer matrix composites suffer from delamination failure in practical application, which significantly affects their structural strength and stiffness, thus posing a serious challenge to their lightweight design and practical application. This paper summarizes the research status of delamination damage of polymer matrix composites from the perspectives of numerical simulation and experimental characterization. The progress of research on the application of viscous cohesive unit technique and extended finite element technique in delamination crack extension is systematically discussed, and the main research methods such as finite element simulation and in situ acoustic emission technique are introduced. It is pointed out that the processing of acoustic emission signal parameters can achieve the prediction and identification of delamination damage modes of polymer matrix composites. Finally, the research prospects of machine learning for delamination damage defects in polymer matrix composites are prospected.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

刘练,郭玉洁,刘斌,苏佳卉,吴倩,王亮.聚合物基复合材料分层损伤缺陷的研究现状及展望[J].材料研究与应用,2023,17(2):265-276.

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  • 收稿日期:2022-05-26
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  • 在线发布日期: 2023-04-24
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