短纤维增强聚丙烯泡沫复合材料的研究新进展

详细介绍了天然纤维、短玻璃纤维、碳纳米纤维及晶须等在增强PP泡沫复合材料中的应用;重点阐述了短纤维的种类和含量对发泡行为、微观结构及力学性能等的影响规律,并总结了相关增强机理;展望了短纤维/PP泡沫复合材料的发展趋势。

一种考虑过滤的短纤维增强复合材料RVE建模方法

代表性体积单元(RVE)法是短纤维增强复合材料性能预测的常用方法,其RVE生成效率是预测效率的重要影响因素。针对现有的随机顺序吸附(RSA)方法生成RVE时,布尔运算次数多、效率低的问题,通过在布尔运算前加入对纤维形心距的判断,过滤掉一部分随机生成的且与已有纤维相交的纤维,以减少布尔运算次数,提出了一种考虑过滤的随机顺序吸附(FRSA)方法。通过将改进后的FRSA方法在不同RVE参数和方法参数下生成RVE所需布尔运算次数和所需时间与基于布尔运算的随机顺序吸附(BORSA)方法进行比较,证明了FRSA方法的先进性。

基于麻纤维板材回收再利用的汽车内饰用短纤维增强复合材料性能的研究

采用汽车内饰的黄麻纤维板材回收破碎,通过侧喂料喂入进行共混加工,最佳加工温度为190℃,最终注塑成短纤维增强复合材料。当纤维含量为20%时,复合材料力学性能与滑石粉/聚丙烯材料的相互媲美,而且密度下降9%左右,满足汽车内饰聚丙烯材料轻量化和绿色化的要求。基于此,采用马来酸酐接枝聚丙烯(MAPP)来提高材料力学性能。当MAPP质量分数为3%时,复合材料拉伸强度、弯曲强度和冲击强度分别达最大值为35.5MPa、58.3MPa和2.9J/m,而拉伸模量和弯曲模量最大值为3452、2797MPa。

随机植物短纤维复合材料界面性能对有效模量和拉伸行为的影响

研究了界面性能对随机短云杉纤维增强聚丙烯(PP)复合材料宏观拉伸性能的影响。采用双线性内聚力模型(CZM)描述随机短云杉纤维和PP基体间非理想界面的力学行为,建立了含非理想界面的随机短纤维增强复合材料代表性单元(RVE)的二维有限元模型,考虑了纤维含量、长细比、随机分布和随机各向异性弹性以及PP基体弹塑性的影响;

随机短纤维增强复合材料弹性模量预测模型

为了研究纤维增强复合材料的力学性能,借助混合率构造的Reuss-Voigt模型以及三维纤维取向简化模型,建立了随机短纤维复合材料弹性模量预测模型。利用该模型对玻璃纤维增强尼龙6(PA6)复合材料进行弹性模量预测,其预测结果与拉伸实验结果误差值小于5%,表明该预测模型具有较好的准确性。

硅烷偶联剂处理对SF/PP结构和性能的影响

采用熔融共混和注塑成型的方法制备了硅烷偶联剂处理的剑麻短纤维(SF)增强聚丙烯(PP)的复合材料,研究了SF表面偶联剂处理对复合材料的晶形结构、微观结构、热性能及力学性能的影响.结果表明硅烷处理削弱了SF在PP结晶过程中的异相成核作用,降低了SF/PP复合材料中PP相的结晶度、结晶温度和结晶速率;提高了复合材料中β-晶型PP的相对含量;增强了SF/PP的界面键合,显著提高了复合材料的冲击强度.

材料断裂内聚力区牵引-分离曲线的测量方法研究

内聚力模型是模拟复合材料界面分层、脱粘等力学行为的有效工具。本文分别提出了改进的直接测量法和交互M积分反解法来测量材料的内聚力区牵引-分离关系曲线。在紧凑拉伸断裂力学实验的有限元数值模型中,分别应用两种方法测取了内聚力模型的牵引-分离曲线。通过与有限元数值解和交互J积分反解法的比较,验证了方法的准确性。本文以20%和49%纤维体积含量的随机云杉短纤维增强聚丙烯复合材料（云杉/PP）为例,分别应用改进的直接测量法、交互M积分反解法和交互J积分反解法得到了该材料内聚力区的牵引-分离曲线。三种方法结果的对比验证表明：三种方法得到的牵引-分离曲线变化趋势一致,曲线所反映的材料内聚力区强度、初始损伤和完全破坏分离量大小以及断裂的能量释放率等主要内聚力参数能够吻合,它们的测取结果都能够完整地描述内聚力区材料的力学行为。

一种实验与数值模拟相结合的内聚力区参数反解算法

随着内聚力模型的应用越来越广泛,获得材料内聚力区参数成为了材料断裂行为研究的一个重要内容。本文提出了一种实验测量与数值模拟相结合的材料内聚力区参数反解方法。该方法首先利用数字图像相关方法测量试件裂纹尖端的内聚力区分离量,然后利用数值辅助场以及交互J积分与路径无关的性质反解内聚力区牵引力。本文利用数值实验验证了这一方法的有效性,并对反解过程中积分路径、网格密度等因素对求解结果的影响进行了讨论。最后,利用本方法求取了20%体积含量随机云杉短纤维增强聚丙烯复合材料(云杉/PP复合材料)的内聚力区参数。