碳纤维复合材料方管硅橡胶热膨胀成型工艺研究

针对碳纤维复合材料方管,设计制备了硅橡胶热膨胀工艺成型模具,并制备了碳纤维/双马树脂和碳纤维/环氧树脂复合材料方管,研究了成型过程中硅橡胶的温度变化规律,考察了方管的成型质量及其影响因素。结果表明,按照所建立的热膨胀工艺模具尺寸设计公式,可给出硅橡胶芯模的尺寸和工艺间隙;模具内腔的空气对流情况对硅橡胶的温度变化有重要影响;工艺间隙对方管成型质量有很大影响,当工艺间隙与理论计算值相符时,碳纤维/环氧树脂管件的表面和内部质量良好,厚度与设计值一致;碳纤维/双马树脂管件成型时,复合材料内部容易产生孔隙缺陷,采用真空辅助的热膨胀工艺方法,能够有效消除孔隙缺陷。

零吸胶工艺复合材料层板成型质量与预浸料特性关联分析

针对3种国外产碳纤维/环氧预浸料,测试表征了预浸料的工艺特性,并采用热压罐零吸胶工艺制备了复合材料层板,考察了工艺条件对层板厚度和内部缺陷的影响,分析了成型质量与预浸料特性之间的关联性,进一步研究了层板弯曲性能、层间剪切性能对成型质量变化的敏感性。实验结果表明,由于零吸胶工艺树脂流动受到很大限制,预浸料树脂含量不均容易造成所成型层板厚度不均、表面不平整,另外,预浸料树脂流动性小的体系在层间容易出现明显富树脂现象;零吸胶工艺夹杂空气主要在真空作用下通过铺层内的通道排出,因此预浸料气体渗透率和成型封装方式对孔隙缺陷有重要影响;实验范围内,工艺条件的改变没有显著影响所成型层板的短梁剪切性能和弯曲性能。研究结果对于预浸料选择和国产高性能预浸料的开发具有重要参考价值。

基于机器视觉的碳纤维预浸料表面缺陷检测方法

针对碳纤维预浸料表面缺陷人工检测方法效率低、成本高、实时性差等问题,提出基于机器视觉的碳纤维预浸料表面缺陷自动检测方法。首先,在碳纤维预浸料生产线上,采用2台高分辨率线扫描相机快速连续采集图像,从中随机选择带有缺陷的图像1000张;其次,基于大气光散射模型对图像进行去雾增强处理,以消除白色树脂的干扰;然后,改进具有19个卷积层和5个最大值池化层的YOLOv2目标检测算法,用于缺陷的检测;最后,对预处理后的图像进行网络训练提取图像特征,识别图像目标,并对训练好的网络进行实验验证。结果表明:该方法在复杂的工业环境下,具有较高的识别精度和鲁棒性,识别成功率达到94%以上,且每张图像的检测时间不超过0.1 s,可满足工业生产中精度和实时性要求。

半固化片表面质量分析

本文阐述了半固化片的表面质量,重点介绍了半固化片表面缺陷产生的原因,并论述了如何控制这些缺陷。

连续玻璃纤维增强聚烯烃预浸带图像边缘检测

针对连续性玻璃纤维增强聚烯烃预浸带的表面缺陷,本文提出了一种将Sobel算子分数阶行梯度模型与高斯低通滤波器(GLPF)相结合的方法去掉了预浸带表面的划痕,再采用Otsu+小波模极大值的算法,对缺陷图像进行边缘检测,得到缺陷边缘。

热塑性预浸料赋形褶皱缺陷的全局灵敏度分析

复合材料复杂构件成型过程中极易产生褶皱,影响构件成型质量和承载性能,因而迫切需要建立成型工艺参数对预浸料褶皱的定量映射关系,支撑构件的低缺陷成型制造。本文发展了一种多工艺参数耦合的热塑性预浸料褶皱缺陷全局灵敏度分析方法。基于非正交本构模型发展了热塑性预浸料宽温域赋形变形有限元仿真方法,将预浸料与模具的距离和预浸料面外弯曲的曲率相结合,提高了褶皱缺陷定量表征的可靠性,最终采用基于方差的Sobol全局灵敏度指标,建立了一套能够定量计算赋形工艺参数对褶皱缺陷影响程度的全局灵敏度分析方法。通过典型平纹碳纤维/聚碳酸酯(CF/PC)材料单穹顶成型过程验证,结果表明:在200~250℃温度范围和0.2~2.0 kPa压强范围内,赋形温度对CF/PC预浸料褶皱缺陷的影响大于赋形压强,而且赋形过程中存在温度和压强的双参数耦合作用。

基于非正交本构模型的热塑性机织物预浸料宽温域赋形褶皱缺陷仿真方法

热塑性复合材料预制体的赋形质量直接影响结构件的制造质量。由于热塑性基体具有较高的熔融温度和黏度,赋形工艺温度设计不合理会导致褶皱等赋形缺陷,给热塑性复合材料结构高质量成型带来了挑战。现有的热塑性预浸料热成型研究主要基于连续介质力学、离散元、半离散元法,通过建立多机制耦合的本构模型分析热塑性预浸料的各向异性大变形行为,未充分考虑工艺调控对赋形宏观变形过程中褶皱缺陷的影响。发展了一种热塑性预浸料宽温域赋形褶皱缺陷仿真方法。通过表征热塑性机织物预浸料在不同温度、载荷下的力学性能,获取宽温域热塑性预浸料本构参数,基于非正交本构模型,提出了温度对热塑性预浸料赋形褶皱缺陷的作用规律,揭示了赋形过程中宽温域褶皱缺陷的变形机制,获得了赋形温度优化调控方案。研究结果表明:褶皱缺陷的萌生和演化过程由不同温度下的面内剪切和压缩变形行为共同影响,预浸料的褶皱缺陷变形程度随温度的增加而减弱,非正交本构模型的模拟结果与实验结果基本一致。