Численное и экспериментальное исследование оптимизации структуры углепластика по коэффициенту теплового расширения

Исследуется оптимизация макроструктуры для достижения стабильно низкого коэффициента теплового расширения αx композита с углеродными волокнами. Для ограничения области поиска предложено необходимое условие существования локальных минимумов αx , выраженное через радиусы гиперсфер в проектном пространстве угловой ориентации слоев, преобразованном алгоритмом PCA. Анализ вариантов структуры, характеризующихся низким α x , показывает различную устойчивость к вариативности свойств единичного слоя композита. Выполнена многокритериальная оптимизация. Целевыми функциями являются математическое ожидание E (α x ) и дисперсия Var (α x ). Анализ Парето-фронта и функций плотности распределения вероятности позволяет оценить достижимость расчетного α x при заданных условиях вариативности свойств единичного слоя композита. Исследована возможность уменьшения дисперсии распределения α x путем модификации полимерной матрицы многостенными углеродными нанотрубками (МУНТ) в условиях дезориентации армирующих волокон и вариативности свойств единичного слоя. Модификация микроструктуры полимерного композиционного материала позволяет снизить Var (α x ) на 91,61 % при объемном соотношении МУНТ до 1 %. Требуемые термомеханические свойства достигаются путем определения ориентации анизотропных слоев. На основе полученных оптимальных структур были изготовлены образцы углепластика с объемным содержанием МУНТ 0, 1 и 2 %. Проведена сканирующая электронная микроскопия с использованием FE-SEM Hitachi S-5500 для проверки однородности распределения и совместимости эпоксидной матрицы и МУНТ. Измерение α x выполнено с помощью термомеханического анализатора TAInstrumentsQ400. Измеренные значения α x находится в диапазоне от 6,2·10-8 до 1,98·10-7 1/ К. Подход к оптимизации структуры, предложенный в этой статье, позволяет получить набор решений со стабильно низким α x в диапазоне до 1·10-7 1/К. Преобразование проектного пространства угловой ориентации слоев и ограничение области поиска позволило сократить диапазон рассматриваемых решений на 83,9 %.