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通过氢键相互作用增强激光粘接钛合金/CFRTP接头的界面结合强度

文章主要内容

钛合金与碳纤维增强热塑性塑料（CFRTP）的粘接已成为航空和汽车行业实现轻量化制造的有利途径。然而，金属-塑料粘合接头普遍较弱。与传统的界面键合机制不同，金属/塑料界面官能团之间的氢键作用目前备受关注。

在这项工作中，进行了钛合金（TC4）与CFRTP的激光连接。为提高结合强度，采用了微弧氧化（MAO）和硅烷偶联剂（SCA）处理等表面改性方法。结果表明，MAO工艺后的多孔结构可以增加TC4表面粗糙度并促进TC4表面与熔融CFRTP基材的机械互锁。同时，多孔结构显着提高了TC4表面羟基的吸附量，优化了TC4表面的化学条件。选用γ-氨丙基三乙氧基硅烷(KH550)的硅烷偶联剂可以将氨基(-NH2)定向引入TC4表面，同时保持TC4表面的物理形态。因此在官能团之间诱导了氢键，这通过典型官能团波数的红移和蓝移来证明。界面键合力达到最大值1813 N，由于氢键的相互作用，进一步提高了29.96%。

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冲击雷电流作用下层状CFRP复合材料损伤行为的试验研究

文章主要内容

与传统的金属合金材料相比，碳纤维增强复合材料（CFRP）除了易受雷击破坏外，具有许多优异的优点。本文介绍了 CFRP 层压板在冲击雷电流下的损伤行为研究。CFRP层压板近场雷电机械冲击的测量是通过一种有效克服强电磁干扰的自建装置实现的。无损技术评估的损伤结果表明，CFRP样品的损伤程度随着电流幅度的增加而加剧，包括表观损伤和整体损伤。对于不同表面条件的样品，绝缘环氧树脂层的存在极大地加剧了雷击损坏，而扩展的铜箔保护大大减轻了损坏。涂有绝缘层的CFRP受到更强的机械冲击，几乎是相同电流水平下原始CFRP的两倍。用膨胀铜箔保护的 CFRP 受到的机械力与未保护的 CFRP 相当。通过分析得出，力学效应对CFRP复合材料雷击损伤行为的影响主要取决于热效应，反之亦然。

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使用有限元模型对热成型连续纤维增强热塑性塑料进行几何优化的案例研究

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由于对质量和机械性能的需求，连续纤维增强热塑性塑料(CFRTP) 热成型部件的制造非常依赖优化过程。几何优化通常基于试错过程，由于制造不同原型而导致的延迟增加了最终产品的开发成本。在这项研究中，通过安装在汽车差速器系统中的CFRTP组件评估了长玻璃纤维（体积为 47%）增强PA6的机械性能。

实验结果用于验证使用基于 CFRTP 层压板的制造几何形状和机械性能的有限元 (FE) 模型获得的结果。此外，还实施了一个完整的数学程序，以解决有限元模拟的材料数据表中缺乏有关机械模量和泊松比信息的问题。该方法基于 Halpin-Tsai 模型和经典层压理论具有用于平面外力学性能计算的 3D 展开，其中获得 Tsai 模量以用于检查目的。获得的结果与测试结果相吻合，以验证所开发的有限元模型。此外，该模型还用于进一步优化组件几何形状。基于有限元技术的计算机模型的实施有助于加速可回收 CFRTP 的大规模生产开发，从而显着减轻重量并降低温室气体排放，而不会降低其在整个使用寿命期间的可靠性和安全性。

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切割单向碳纤维增强聚合物切屑形成机理的分析建模

文章主要内容：

单向碳纤维增强聚合物(UD CFRP) 的纤维取向由于其各向异性而主导切削过程中的切屑形成。现有的分析切削模型侧重于基于从不同纤维取向范围的实验分析中获得的预定义切屑形成模式预测切削力。本文基于纤维取向范围内切屑形成区域的应力状态，对CFRP切屑形成模式进行了分析预测，包括纤维拉伸、纤维压缩、基体拉伸和基体压缩。用最小切削能量原理预测切屑形成角度和在切屑形成平面上激活材料失效的应力。预测和分析了随着纤维取向度的增加切屑形成方式的转变，预测和分析了切屑形成方式变化导致的切屑形态和切削力的变化。通过 UD CFRP 在不同未切割切屑厚度和纤维取向下的正交切割实验，比较了模拟和测量之间的切屑形成角度、切屑形态和切削力。

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碳纤维增强聚合物的电致发光应变传感

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与传统的碳纤维增强聚合物材料检测方法相比，本论文展示了一种廉价且劳动强度较低的基于机器视觉的应变和损伤可视化技术。该技术用于表征具有非侵入式智能电致发光 (EL) 集成的纺织碳纤维增强聚合物 (CFRP) 薄层在渐进轴向载荷下的断裂和失效特性。

智能 EL 结构利用 CFRP 独特的导电和压阻特性，通过亮度变化可视化变形和裂缝。根据修改后的 ASTM D3039制造斜纹编织 CFRP层的两种纤维取向（±45° 和 0°/90°）用于单轴机械测试中的线性和疲劳载荷，以分析纤维和基质引起的 EL 响应。EL 应变可视化方法通过标准化数字图像相关(DIC) 验证，利用 EL CFRP 层的自然斑点图案。在空间分辨率和灵敏度方面，静态和循环加载的轴向 EL 应变结果与标准和受损 CFRP 样品上的应变提取平面常规 DIC 应变场高度一致。这种新颖的应变和损伤可视化方法旨在成为复合材料行业常用的无损检测方法的便携式、低成本和实时替代方法。代替定期检查，EL 架构允许对复合结构进行实时应变和损伤可视化。

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混合成型聚碳酸酯/连续碳纤维增强复合材料部件的机械性能的设计、制造和 FEA 预测

文章主要内容

本文报告了一项关于热塑性基体/碳纤维增强复合材料(CFRC) 部件的机械行为的设计、制造和有限元分析(FEA) 预测的研究。CFRC 组件由浸渍有聚碳酸酯(PC) 基体的连续碳纤维层压板构成，边缘和肋条由未填充的 PC 包覆成型。该组件已通过一步工艺（复合混合成型）制造，并使用快速热循环成型 (RHCM) 来提高表面质量。弯曲行为已通过集成 FEA 模型方法预测，该方法考虑了复合层压板的机械响应以及包覆成型肋的结构贡献。结果，由于使用RHCM 工艺，表面粗糙度显着降低（Ra 值从 0.43 降低到 0.06 μm） 。此外，所开发的 FEA 模型能够高精度地预测 CFRC 构件的弯曲行为（FEA 最大载荷比实验值高 1.6%）。

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复合材料结构低速冲击载荷疲劳极限测定与无损评价的混合方法

文章主要内容

复合材料结构的设计和操作中最具挑战性且仍未解决的问题之一是预测其在疲劳载荷下的行为。当复合结构包含损伤时，这个问题就更加复杂，尤其是被认为是复合结构中最危险的损伤类型之一的低速冲击损伤。

在本文中，作者提出了混合方法，该方法将低速冲击损伤 (LVID) 结构的疲劳极限评估与使用热电偶对这种损伤的无损评估相结合和热成像在一次测试中。测试是在具有各种能量的 LVID 的碳纤维和玻璃纤维增强复合材料结构上进行的。证明了疲劳极限和冲击能量之间的关系，并进行了观察到的损伤机制分析。此外，还分析了 LVID可检测性的性能，定义了检测 LVID 所需的最小自热温升。所提出的方法表现出对冲击损伤的高灵敏度，同时具有评估疲劳寿命的能力一个经过测试的结构。最后，提供了有关测量设置和测试参数的建议。结果表明，所提出的混合方法可以成功地用于快速、精确和无损地评估复合结构在冲击载荷后的剩余寿命。

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金刚石诱导的碳纤维-液态金属混合物的高导热性

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镓(Ga) 基液态金属 (LM) 浆料被认为在电子产品的热管理中具有潜力和广泛的应用。然而，一些非金属碳基材料如金刚石或碳纤维 (CF) 不能被 Ga 润湿，这很难在不进行表面改性的情况下使用手动搅拌制备复合材料。在这里，强制润湿的重复压缩方法成功地用于制备含有碳基材料的Ga基LM复合材料，而无需进行表面改性。在重复压缩过程中会产生新的LM氧化皮。

金刚石（/CF）与Ga的键合机理是Ga氧化物附着在金刚石（/CF）上，然后被Ga润湿和包覆。金刚石和CF可以从Ga基浆料中分离回收利用。高通过使用金刚石颗粒诱导CF的分布，获得129 W m -1 K -1的热导率值，其中液体Ga是连接相。Ga的密度可以降低21%，Ga基浆料的热导率可以保持在100 W m -1 K -1以上。Ga基LM/金刚石/CF复合材料的成功开发表明，通过使用各向同性粒子诱导各向异性粒子的分布，可以实现优异的导热性。众所周知，浆料可以任何形状存在。当浆料中含有各向异性颗粒时，如何让它发挥出近乎各向同性的优异导热系数（K）或其他潜在性能是具有挑战性的研究。这项工作将证明各向异性粒子在液态金属 (LM) 浆料中表现出优异的导热性的新想法。

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设计和制造热塑性碳纤维/聚对苯二甲酸乙二醇酯复合材料车底护罩，以保护电动汽车的锂离子电池免受地面冲击

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近年来，随着人们对环保能源的兴趣和需求不断增长，电动汽车出现了广阔的前景。电动汽车大量使用锂电池作为动力源，锂电池在承受外部冲击时存在着火爆炸的危险。因此，在本研究中，使用碳纤维增强热塑性复合材料设计和制造了用于电池保护的底部防护罩 (UBS)。车底护板由主护板和防撞杆（CPB）两部分组成。

通过有限元分析分析了抗冲击的机械性能考虑 CPB 的位置和车身底部防护板的形状。对于 UBS，使用了混合复合材料（碳纤维 (CF)/聚对苯二甲酸乙二醇酯 (PET) 和自增强聚丙烯 (SRPP) 复合材料），并优化了 CF/PET 和 SRPP 之间的比例。通过有限元分析，设计了厚度为 2.4 mm、CF/PET:SRPP 混合比为 1:2 的最佳车底护罩。最后，设计的车底护罩采用热成型工艺制造并安装到电动汽车上，然后用混凝土障碍物进行车辆碰撞试验。开发的车底护罩可以成功保护电池免受冲击损坏，表明后部变形在5毫米以内，没有发生电池泄漏。

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使用深度学习方法预测纤维增强复合材料中的应力场

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应力分析是材料系统设计中的一个重要步骤，有限元方法(FEM) 是对复杂材料系统中的应力进行计算分析的标准方法。与多尺度 FEM 分析相关的巨大成本促使用基于数据驱动的机器学习的明显更快的方法替代 FEM。

在本研究中，作者将深度学习工具应用于纤维增强基体复合材料系统中的局部应力场预测，作为 FEM 的有效替代方案。第一个挑战是预测具有固定数量纤维和不同空间配置的复合材料横截面的应力场图. 具体而言，通过使用卷积神经网络(CNN)，特别是 U-Net 架构，实现了纤维的空间排列与相应的von Mises 应力场之间的映射。CNN 使用与目标系统具有相同数量的纤维的数据进行训练。稳健性分析使用训练样本的不同初始化来发现预测精度随着训练样本数量的增加而变化。具有大量纤维的系统通常需要更精细的有限元网格离散化 ，导致计算成本增加。因此，这里的次要目标是使用 CNN 预测具有大量光纤的系统的应力场，这些 CNN 对来自相对便宜且光纤数量较少的系统的数据进行了预训练。

界面是决定复合材料性能的关键因素，是复合材料研究领域的焦点问题。

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