CC BY
8
Просьба ссылаться на эту статью в русскоязычных источниках следующим образом:
Моделирование процесса постинфузионного выравнивания пористости и толщины композитных преформ при воздействии управляемых давлений / И.В. Жиляев, Д.С. Асташенко, С.Н. Шевцов, Ч.-П. Хуанг, Н.Г. Снежина // Вестник ПНИПУ. Машиностроение. Материаловедение. - 2022. - Т. 24, № 4 - С. 5-17. DOI: 10.15593/2224-9877/2022.4.01
Please cite this article in English as:
Zhilyaev I.V., Astashenko D.S., Shevtsov S.N., Huang C.-P., Snezhina N.G. Simulation of the composite preforms postinfusion leveling of porosity and thickness under the action of controlled pressures. Bulletin of PNRPU. Mechanical engineering, materials science. 2022, vol. 24, no. 4, pp. 5-17. DOI: 10.15593/2224-9877/2022.4.01
ВЕСТНИК ПНИПУ. Машиностроение, материаловедение
Т. 24, № 4, 2022 Bulletin PNRPU. Mechanical engineering, materials science
http://vestnik.pstu.ru/mm/about/inf/
Научная статья
Б01: 10.15593/2224/-9877/2022.4.01 УДК 621.7-982: 001.57
И.В. Жиляев1, Д.С. Асташенко1, С.Н. Шевцов1, Ч.-П. Хуанг2, Н.Г. Снежина3
1 Южный научный центр РАН, Ростов-на-Дону, Россия 2Южный федеральный университет, Ростов-на-Дону, Россия, 3Донской государственный технический университет, Ростов-на-Дону, Россия
МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ПОСТИНФУЗИОННОГО ВЫРАВНИВАНИЯ ПОРИСТОСТИ И ТОЛЩИНЫ КОМПОЗИТНЫХ ПРЕФОРМ ПРИ ВОЗДЕЙСТВИИ УПРАВЛЯЕМЫХ ДАВЛЕНИЙ
Несмотря на неуклонно возрастающую популярность процессов вакуумной инфузии в производстве полимерных композиционных конструкций, обусловленную простотой их реализации и относительно низкой стоимостью, область применения таких процессов ограничена малона-груженными конструкциями. Основной причиной этого является значительная неравномерность распределения объемной доли армирующих волокон и результирующей толщины стенок формуемых деталей, вызванные присущим всем инфузионным процессам большим градиентом давления в пористой преформе на их заключительной стадии. Одним из эффективных решений этой проблемы является модификация инфузи-онного процесса, состоящая в приложении возрастающего до некоторого предельного значения давления к внешней поверхности преформы и выдержке в течение некоторого времени. Разновидности такого процесса могут включать прокачку преформы смолой, позволяющую уменьшить объем пустот, а также удаление излишков смолы через вакуумный порт и (или) порт подачи смолы. Выравнивание давления в порах преформы обеспечивается его управляемым повышением в вакуумном порте. В статье представлены структура и некоторые результаты работы, основанной на концепции пороупругости компьютерной модели, предназначенной для обоснованного выбора режимов процесса (моментов старта повышения давлений, скорости, предельных давлений). Представленный модуль моделирования дополняет ранее разработанную авторами муль-тифизическую модель вакуумной инфузии, описывающую комплекс явлений, происходящих на стадии заполнения преформы жидкой смолой, с учетом изменений сжимаемости, проницаемости преформы, термокинетических и реологических трансформаций в смолах. Состояние преформы в конце стадии заполнения смолой является начальным условием для представленной модели постинфузионной стадии формования композитной конструкции. Эта модель, работа которой представлена здесь в автономном режиме, основана на использовании связанных закона Дар-си, уравнений неразрывности для вязкой смолы и сжимаемости пористой среды. Результаты моделирования в среде Comsol Multiphysics двух разновидностей постинфузионного процесса, управляемого внешними давлениями, представленные ниже, обеспечивают реконструкцию распределений порового давления, пористости, толщины тонкостенной композитной детали, а также демонстрируют условия возникновения критических ситуаций, приводящих к неисправимым дефектам, и возможность их исключения, что позволяет достичь наилучших достижимых показателей качества при заданных свойствах смол и преформ.
Ключевые слова: полимерные композиты; композитные конструкции; технология композитов; вакуумно-инфузионное формование; конструктивная прочность; геометрическая точность; компьютерное моделирование.
I.V. Zhilyaev1, D.S. Astashenko1, S.N. Shevtsov1, C.-P. Huang2, N.G. Snezhina3
1Southern Scientific Center of RAS, Rostov on Don, Russian Federation 2Southern Federal University, Rostov on Don, Russian Federation 3Don State Technical University, Rostov on Don, Russian Federation
SIMULATION OF THE COMPOSITE PREFORMS POST-INFUSION LEVELING OF POROSITY AND THICKNESS UNDER THE ACTION OF CONTROLLED PRESSURES
Despite the steadily increasing popularity of vacuum infusion processes in the production of polymer composite structures, due to their ease of implementation and relatively low cost, the scope of such processes is limited to lightly loaded structures. The main reason for this is a significant uneven distribution of the fiber volume fraction and the resulting wall thickness of molded parts, caused by the large pressure gradient inherent in all infusion processes in the porous preform at their final stage. One of the effective solutions to this problem is a modification of the infusion process, which consists in applying pressure increasing to a certain limit value to the outer surface of the preform and holding for some time. Variations on this process may include flushing resin into the preform to reduce void volume, as well as removing excess resin through a vacuum and/or resin port. Equalization of pressure in the pores of the preform is provided by its controlled increase in the vacuum vent. The article presents the structure and some results of the work of a computer model based on the poroelasticity concept, designed for a reasonable choice of process modes (starting moments of pressure increase, rate, limiting pressures). It complements the multiphysics model of vacuum infusion previously developed by the authors, which describes a set of phenomena occurring at the stage of filling the preform with liquid resin, taking into account changes in compressibility, permeability of the preform, thermokinetic and rheological transformations in resins. The state of the preform at the end of the resin filling stage is the initial condition for the presented model of the post-infusion molding stage. This model, which is presented stand-alone here, is based on the use of the coupled Darcy's law, the continuity equations for viscous resin, and the compressibility of a porous medium. The results of modeling in the Comsol Multiphysics environment of two different scenarios of a post-infusion process controlled by external pressures, presented below, provide the reconstruction of the distributions of pore pressure, porosity, thickness of a thin-walled composite part, and also demonstrate the conditions for the occurrence of critical situations leading to fatal defects, and the possibility of their elimination, which allows you to provide the best achievable quality indicators for the given properties of resins and preforms.
Keywords: polymeric composites; composite structures; composite technology; vacuum assisted composite molding; structural strength; geometric accuracy; computer modeling.
Введение
Относительно невысокие производственные затраты, хорошие экологические характеристики и во многих случаях удовлетворительные прочностные свойства получаемого материала делают предпочтительным применение технологий производства полимерных композитов, использующих инжек-цию жидкого связующего в пористую преформу, находящуюся под вакуумом. Это способствовало все более широкому распространению целой группы таких технологических методов, подробно описанных в обзорных работах [1-3]. Их объединяет тот факт, что изготавливаемая композитная конструкция представляет собой последовательность слоев стекло- или углеткани, выложенных на открытую форму в соответствии с принятой схемой выкладки и накрытых герметизированным по периметру гибким вакуумным мешком, куда подается под атмосферным или повышенным давлением жидкое связующее. Оно увлекается внутрь пористой преформы и распространяется в ней за счет градиента давления, создаваемого в результате соединения префор-мы с вакуумной магистралью (рис. 1).
В общем случае процессы формования композитных конструкций, называемые в англоязычной научной литературе VARTM (Vacuum Assisted Resin Transfer Molding), включают три основных стадии: подготовку оснастки и послойную выкладку сухого армирующего материала; инжекцию и заполнение преформы смолой; постинфузионное воздействие,
Рис. 1. Схема типового вакуумно-инфузионного процесса
направленное на улучшение таких свойств заполненной смолой преформы, как наличие пустот, не пропитанных смолой, объемная доля и равномерность распределения по преформе армирующего компонента, а также равномерность толщины стенок готовой конструкции, что оказывает определяющее влияние на ее прочностные свойства. Опыт использования УЛЯТМ-процессов, описанный в монографиях и научных статьях [4-7], показывает, что механические свойства композитных конструкций, изготовленных по УЛЯТМ-технологиям, как правило, уступают таковым у конструкций, изготовленных методом пресс-камерного или автоклавного формования препрегов. Причинами этого являются сложность характера распространения жидких смол в пористой среде, приводящая к образованию изолированных пустых зон, наличие значительного градиента порового давления и относительно небольшое компрессионное давление,
в большинстве методов равное атмосферному, обусловливающие неравномерность распределения армирующей фракции и разностенность конструкции. Именно эти недостатки вакуумно-инфузион-ных процессов являются объектом интенсивного изучения специалистами в области авиационной техники, ветровой энергетики, судостроения имеющих мировую известность научных школ [8-10], и лишь сравнительно малая часть опубликованных исследований посвящена проблеме повышения производительности процесса [11; 12]. Как результат многочисленных попыток устранить перечисленные недостатки УЛЯТМ-процессов была предложена технология контролируемого постинфузионного внешнего давления, получившая надежное экспериментальное обоснование [13-15]. В этих работах эксперименты производились с небольшими образцами типа плоских прямоугольных пластин, помещаемыми в камеру, где создавалось повышенное давление. Однако использование этой новой технологии для формуемых конструкций произвольной сложности, смол с различной реологией, преформ со сложной зависимостью сжимаемости и проницаемости от давления требует понимания происходящих процессов, факторов, управляющих их развитием, что возможно только путем анализа результатов компьютерных симуляций, наиболее точно моделирующих протекающие явления. После появления первой такой работы [16], исследовавшей одномерный случай постинфузионного воздействия внешнего давления на преформу, более детальные исследования поведения сжимаемых пористых пре-форм в сухом и увлажненном состояниях проводились в работах [9; 16-21].
В представленной работе проблема исследуется с использованием специально разработанного программного инструментария, моделирующего различные стратегии управления, представленные в публикациях [13; 15; 22; 23], где процессы в сжимаемой преформе экспериментально изучались после ее заполнения смолой. Однако для обеспечения возможности анализа всего цикла вакуумно-инфузионного формования этот инструмент моделирования разработан как дополнение к существующей системе моделирования стадии заполнения преформы смолой [24; 25], позволяющей варьировать расположение вакуумных и инжекционных портов с целью оптимизации и исключения образования неимпрегнирован-ных зон. Ниже иллюстрируется работа этого инструмента в автономном режиме на примере плоской прямоугольной преформы с одним вакуумным и одним инжекционным портами.
В первом разделе статьи приводится основанная на положениях пороупругости постановка задачи моделирования течения вязкой жидкости в
тонкостенной преформе с фиксированной нижней поверхностью и внешней поверхностью, подверженной действию изменяемого давления. Упругие свойства влажной преформы и характеристики проницаемости предполагаются трансверсально изотропными. Для двух сценариев реализации постинфузионного процесса (с открытым и закрытым инжекционным портом), начинающегося с момента установления течения жидкости, рассматриваются вариант с неизменным давлением в вакуумном порте, равным исходному вакуумному, и более реалистический вариант, когда это давление плавно повышается до атмосферного. Для некоторого упрощения во всех случаях предполагается, что пространственное распределение вязкости в теле преформы подчиняется некоторому закону, наблюдаемому на практике, но не меняется в течение всей продолжительности постинфузионного воздействия. Второй раздел содержит описание конечно-элементной реализации задачи в комплексе Сошбо1 МиШрИуБюБ, и третий - результаты моделирования, позволяющие выявить критические ситуации и наиболее предпочтительные варианты реализации процесса. Важнейшие результаты исследования сформулированы в заключении.
1. Постановка задачи моделирования постинфузионной стадии процесса
формования композитной преформы
Исходными данными для представляемого в данной статье модуля являются результаты работы системы моделирования собственно инфузионной стадии процесса, которые включают распределения в теле преформы порового давления рт, температуры Т, вязкости смолы дг, пористости ф, тензора мобильности к = K/цr, где K - тензор проницаемости, объемной доли армирующего компонента Уу = 1-ф в момент Т09, когда уровень заполненности смолой Уг = 0,9 выходит из преформы через вакуумный порт (рис. 2).
Этот рисунок демонстрирует важные закономерности развития параметров процесса во времени. Сухая преформа, обладающая начальной пористостью ф0 ~ 0,52, при продвижении смолы увлажняется; при увлажнении ее сжимаемость значительно увеличивается [9; 24; 26], что приводит к уменьшению пористости и увеличению Уу. Однако по мере продвижения смолы поровое давление, изначально равное вакуумному ршс, увеличивается, приводя к снижению компрессионного давления, определяемого согласно теории пороупругости как рс = Рат - оВшрт [27], где аБж - коэффициент эффективного напряжения Био - Уиллиса (аВ№ < 1), зависящий от упругих свойств пористого каркаса. Следствием увеличения
Рис. 2. Скриншоты, демонстрирующие изменение распределения удельного объема армирующего компонента Уум фронта распространяющейся смолы в разные моменты времени
давления в порах преформы, заполненных смолой, является снижение компрессионного давления, что ведет к расширению пор, увеличению толщины преформы и снижению удельной доли армирования, как это представлено на рис. 2 в момент времени 6600 с. Классическое описание таких процессов в пористых средах базируется на системе уравнений Навье - Ко-ши, которое для трехмерных систем содержит три уравнения деформаций пористого каркаса под действием внешних давлений pappi и внутренних pm со стороны жидкости, находящейся в порах, а также уравнение диффузии порового давления pm, зависящего от проницаемости и вторых производных по времени от деформаций пористой среды [27].
Ряд предварительных численных экспериментов продемонстрировал медленную сходимость решений при использовании уравнений Навье -Коши для трехмерного случая. Однако тонкостен-ность и трансверсальная изотропия большинства композитных преформ, жесткая фиксация их тыльной поверхности позволили свести задачу к квазиодномерной, главной ориентацией которой является нормаль к внешней поверхности.
В условиях принятых допущений система Навье - Коши сводится к одному уравнению типа диффузии для порового давления pm,
Р A dpjdt + V-P, [-К (Vpm )] = 6m , (1)
где приняты в качестве модели течения жидкости закон Дарси u = (K/д,.)- Vpm и линейная зависимость «модуля вместимости» пористой среды Sp (Storage module) от сжимаемостей жидкости х и пористого каркаса Хр
Sp = ф-х r + (1 -Ф)х p
малого до как угодно большого) сжатии и к сжатию пористого каркаса до начала взаимной деформации армирующих волокон соответственно. Плотность жидкой смолы принята равной рг = 1200 кг/м3.
Строгие экспериментальные исследования сжимаемости большой группы композитных пре-форм, как в сухом, так и в увлажненном состоянии, представленные в работах [9; 18; 20; 26], продемонстрировали сильно нелинейную зависимость упругих свойств преформ от пористости, причем с ростом компрессионного давления удельный объем армирующей фракции Уу стремится к некоторому предельному значению. Наиболее удобные для использования в модели экспериментальные данные, полученные в работе [26], после их аппроксимации кубическими сплайнами (рис. 3, а) были использованы для получения зависимости модуля упругости в направлении, нормальном поверхности преформы (рис. 3, б)
В приближении слабо меняющегося по поверхности преформы удельного содержания армирующегося компонента Уу и с учетом фиксации ее нижней границы модуль всестороннего сжатия упругого каркаса Кф выражается через модуль Юнга У7 соотношением
k ф= (1 - 2v и )
(4)
(2)
где vxz - коэффициент Пуассона. Тот факт, что каждый элементарный объем преформы стеснен по бокам контактом такими же соседними элементарными объемами, показывает, что при сжатии компрессионным давлением рс, которое в общем случае зависит от приложенного внешнего давления рс как
где сжимаемости выражаются через модули всестороннего сжатия:
X = 1К; %р = 1/Кр; Кр = [1/К, +1/ Кф ]. (3)
В соотношениях (3) модули всестороннего сжатия Кг = 2Е9 Па, Кр, К8 = 4,17Е10 Па и Кф относятся к жидкой смоле, пористому каркасу при любом (от
pc pappl аBW ' pm
(5)
возникающие деформации преформы выражаются в виде
=-pjKp;
(6)
а величина пористости в результате деформации сжатия (отрицательной) [30]
Рис. 3. Сплайн-аппроксимации экспериментальных зависимостей [26]: а - удельного объема Vf армирующего компонента влажной композитной преформы от компрессионного давления pc; б - модуля Юнга Yz в направлении, нормальном внешней поверхности преформы, от удельного объема армирования
Рис. 4. Геометрия моделируемой преформы
Ф = (х + ег )(1 ), (7)
где Ф^ах - пористость преформы в отсутствие компрессионного давления.
Нормальная г-компонента тензора проницаемости, принятого для трансверсально изотропного материала преформы в диагональном виде, выражается через величину пористости согласно модели Козени - Кармана [27]
К (ф) = К0 -ф3/(1 -ф2), (8)
где Кг - проницаемость, измеренная при минимальной пористости преформы и принятая в настоящей работе равной К0 = 0,5Е-11 м2. Компоненты проницаемости в плоскости, касательной поверхности преформы, приняты в п раз большими, где п, как правило, находится в интервале 3...5.
Постановка задачи завершается заданием «источника массы» Qm - члена, стоящего в правой части уравнения (1). Малость деформаций в касательной плоскости позволяет пренебречь ими и выразить «источник массы» в виде [27]:
^ = -Р/ ■ ■ Лег/Ж. (9)
2. Конечно-элементная реализация модели постинфузионного воздействия управляемым давлением на тонкостенную композитную преформу
Как отмечалось выше, в статье представлены результаты работы модуля постинфузионного моделирования только в автономном режиме. В связи с этим создание для его работы начальных условий было самостоятельной задачей. Для облегчения понимания процессов, происходящих в ходе постинфузионной стадии формования, геометрия моделируемой системы была принята в виде прямоугольной в плане плоской пластины, изображенной на рис. 4, со сходным расположением портов инжекции смолы и вакуума. Расстояния от произвольной точки преформы до ин-жекционного и вакуумного портов, необходимые для задания исходных распределений давления и вязкости, определялись по формулам:
Лп,1 =л1(х - ХЫ )2 + (У - Уп )2,
Ли, - Хои, )2 + У2 . (10)
Трехслойное конечно-элементное разбиение осуществлялось путем переноса по нормали к верхней поверхности построенных на ней треугольных элементов, как изображено на рис. 5.
Рис. 5. Конечно-элементное разбиение Начальное распределение порового давления, Па
0.2 0.33 0.44 0.55 0.65 0.76 0.87 0.97
а
0.06 0.1 0.14 0.17 0.21 0.25 0.29 0.33 б
Рис. 6. Начальные условия: а - для порового давления pm; б - вязкости смолы
Сформулированная в разделе 1 задача моделирования была реализована узлами Darcy's Law/Fluid, Darcy's Law/Porous Matrix и Multiphysics в среде конечно-элементного пакета Comsol Multi-physics. Начальное условие для распределения по-
init
рового давления pm принималось зависящим только от расстояния точек преформы до инжек-ционного порта (рис. 6, а).
p'T (x, y)= p°m ( (x, y)/dmax ), (11)
где наибольшее расстояние dmax равно длине диагонали прямоугольной в плане преформы, а распределение вязкости Цг (рис. 6, б), принимаемое по аналогии с системами, представленными в [24; 25], оставалось неизменным.
Искусственно заданное начальное распределение порового давления могло лишь приблизительно соответствовать реальной ситуации, которая имеет место по завершении заполнения преформы смолой. Поэтому на первом шаге задача, сформулированная в разделе 1, решалась с принятыми начальными условиями до момента установления потока смолы в преформе при следующих граничных условиях: все поверхности преформы заблокированы для потока жидкой смолы, кроме инжекционного порта, где поддерживалось постоянное давление pini = pitm = 100 кПа, и вакуумного порта, давление в котором p<Mt = pvac = 20 кПа. К верхней поверхности преформы было приложено неиз-
менное внешнее давление рарр1 = рат = 100 кПа. Момент установления течения смолы, оказавшийся равным ~ 4800 с, и принятый в дальнейшем за начало отсчета времени постинфузионного процесса, регистрировался по величине потоков, проходящих через каждый порт. Установление течения происходило, когда эти потоки сравнивались (рис. 7, а). Установившееся распределение порового давления, соответствующее этому моменту времени, изображено на рис. 7, б. Отметим, что потоки вычислялись интегрированием ^-компоненты скорости жидкости по поверхностям портов, что объясняет их знак в момент стабилизации течения.
При моделировании собственно постинфузион-ной стадии процесса исследовались два сценария процесса, различающиеся граничным условием на инжекционном порте. В сценарии 1 инжекционный порт находился открытым под неизменным давлением, равным атмосферному, тогда как в сценарии 2 инжекционный порт закрывался в момент завершении стабилизации потока. В обоих сценариях внешнее давление, приложенное к наружной поверхности преформы, начинало плавно нарастать в момент ? = 0, после чего стабилизировалось согласно закону
РаррI (, М РаМ ) = Рат + Рш ' Н2 (, А( ) , (12)
где Н2 - функция Хевисайда. Давление в вакуумном порте либо с некоторым запаздыванием ^ начинало нарастать, достигая атмосферного (см. рис. 7, а)
Установившееся поровое давление. Па Время - 0 мин
о
а о м и
м о
о
и
-Поток входного порта -Поток вакуумного порта
.....Управляемое внешнее давление .....Давление в вакуумном порте
1
■я
100 ■■
30 60 90
Бремя, мин
0.54 0.66 б
Рис. 7. Временные зависимости потоков через инжекционный и вакуумный порты, совмещенные с зависимостями давлений в этих портах с момента начала постинфузионного процесса, и начальное распределение порового давления в преформе после установления течения жидкой смолы
Рис. 8. Временные зависимости потоков массы жидкой смолы, выходящей через инжекционный и вакуумный порты, совмещенные с зависимостями давлений в этих портах, с момента начала постинфузионного процесса
Pu ( М tag , Padd ) =
= Pvac + ( Patm - Pvac )H2 (t - tlag , At) ,
(13)
либо оставалось неизменным, равным руас.
Описываемые варианты реализации постинфузионного процесса иллюстрируются на рис. 8 четырьмя примерами временных зависимостей потоков массы смолы через порты, где левые диаграммы соответствуют сценарию 1, а правые -сценарию 2, верхние - регулируемому давлению в выходном порте, и нижние - неизменному, равному атмосферному.
Отметим, что на всех зависимостях потока массы, представленных на рис. 8, знак потока отвечает его ориентации относительно вектора нормали к поверхности порта. Так как этот вектор всегда ориентирован в наружном направлении, положительный знак потока массы отвечает истечению смолы из преформы. В связи с этим представляет интерес рис. 8, в, где в момент времени -60 мин поток через инжекционный порт меняет знак на отрицательный, чему соответствует обратное течение ранее удаленной смолы внутрь преформы. Эта ситуация крайне нежелательна, особенно при использовании высокоактивных термореактивных
а
в
г
смол, так как увеличенная вязкость удаленной Следует также обратить внимание на два фак-
смолы, вновь вводимой в преформу, может при- та, связанных с объемом удаляемой смолы. Из срав-
вести к нарушению выкладки слоев и недопусти- нения рис. 8, а (сценарий 1) и б (сценарий 2), видно,
мым деформациям волокон ткани. что объем удаленной смолы в первом сценарии
0.4 0-4 0.41 0.41 0.41 0-41 0 41 0.4 0.4 0 41 0.41 0 41 0 41 0 41
в г
Рис. 9. Мгновенные снимки распределения пористости в преформе по истечении 2 ч после начала постинфузионного воздействия для сценария 1 (а, в) и сценария 2 (б, г) при управляемом давлении в вакуумном порте (а, б) и поддержании в нем неизменного давления 20 кПа (в, г)
Ь„=20 мин П„g=20 мин
Рис. 10. Мгновенные снимки распределения толщины преформы по истечении 2 ч после начала постинфузионного воздействия для сценария 1 (а, в) и сценария 2 (б, г) при управлении давлением в вакуумном порте (а, б) и поддержании в нем неизменного давления 20 кПа (в, г)
значительно выше, так как потоки массы через вакуумный порт примерно равны, в первом случае наибольший объем удаляется через инжекционный порт. Кроме того, при сценарии 1 к концу второго часа оба потока практически равны нулю, то есть градиент давления в преформе близок к нулю. Во втором сценарии при поддержании в вакуумном порте давления 20 кПа (см. рис. 8, г) поток исходящей из преформы смолы интенсивно снижается, что свидетельствует о значительном градиенте порового давления и, следовательно, о градиентах как пористости, так и толщины преформы.
Две группы скриншотов, изображающих распределения пористости (рис. 9) и толщины преформы (рис. 10) через 2 ч после начала постинфузион-
ного воздействия, показывают соответствующие распределения реализации сценария 1 (а, в) и сценария 2 (б, г), причем верхние пары графиков (а, б) соответствуют режиму, при котором давление в вакуумном порте постепенно доводится до атмосферного, тогда как нижние пары (в, г) - режиму, при котором давление в выходном порте поддерживается неизменным, равным 20 кПа.
Нетрудно заметить, что для таких важных показателей качества преформы, как пористость и толщина, реализация сценария 1 с управлением давления в выходном порте наиболее предпочтительна. Она обеспечивает значительное снижение как средней пористости (т.е. увеличение удельного объема армирующего компонента), так и ее меньшее
140
ё 120
g-ioo
с
а. U
С
80
-t:„s= 0 мнн • • • • ?fag= 10 мин -----ting= 20 мин ------t!ag= 30 МИН -Pvac=20 кПа
30
60
Время. МИН
90
140
a 120
80
"-■"Л;"""'
- tiag= 0 MHH • • • • tlag= 10 МИН •......t;n?= 30 мин -Pvac=20 кПа
120
30
60
Время, мин
б
90
120
I ' * - tlag= 0 MHH ■■■• ting 10 М1П1 -----tlag= 20 MHH -------t!ag= 30 МИН -¡>yac~20 кПа
/ \
♦ \
2
«¡0.15 С
с
Ё 0.05 §
е-
30
60
Время, мин
90
120 И
1 о
- tlag= 0 MHH •*•• /и,?- 10 мнн .....Tlag= 20 М1Ш -------tlax= 30 MI1H
\ I * \
-pvac =20 кПа |
60
Время, мин
0.08
t!ag= 0 мнн l:ag- 10 мин tlag= 20 мин t!as~ 30 МИН ./лпс =20 кПа
3
30.02
- tlag= о МИН tlng= 10 МИН .....tlag= 20 МИН •......tlag= 30 MHH -Pvx~20 кПа
.......— • 1 "
• • ■ * ' ——~
60
Время, мин
д
30
60
Время, мин
90
120
а
в
г
е
Рис. 11. Временные зависимости среднего порового давления в преформе (а, б), среднего градиента порового давления (в, г) и роста массы удаляемых излишков смолы (д, е), построенные по результатам моделирования первого (а, в, д) и второго (б, г, е) сценариев постинфузионного воздействия внешним давлением
рассеяние по объему преформы. Оба эти показателя оказывают существенное влияние на характеристики прочности готовой конструкции.
Аналогичный вывод можно сделать, проанализировав скриншоты на рис. 10. Несмотря на то что минимальные значения пористости и толщины в модели процесса достигаются при поддержании в выходном порте минимального давления, в реальных процессах такие результаты недостижимы, в первую очередь, из-за непрекращающегося роста вязкости смолы, препятствующего удалению ее излишков и выравниванию градиента порового давления. Представленные результаты качественно полностью совпадают с результатами экспериментов, представленных в [22; 23], но несколько превосходят их, что объяснимо всегда присутствующей в эксперименте неопределенностью, вызванной вариацией толщины и проницаемости преформ.
Интегральные показатели моделируемого процесса представлены на рис. 11, а-е, где для обоих сценариев и различных режимов процесса изображены временные зависимости среднего порового давления (а, б), его градиента (в, г) и нарастающей массы удаляемой смолы (д, е). Последние графики построены путем интерполяции результатов интегрирования по времени зависимостей, полученных при всех вариациях схемы и режимов процесса.
Анализ графиков на рис. 11 подтверждает вывод о предпочтительности использования первого сценария с регулируемым повышением давления в вакуумном порте. Этот вывод обосновывается снижением градиента внутреннего давления в префор-ме практически до нуля, существенно большей массой удаленных излишков смолы (-50 г) при общей массе инфузируемой смолы в преформу около 500 г, выравниванием внутреннего давления до атмосферного, что по завершении процесса исключает его релаксацию и изменение достигнутых параметров пре-формы. Очевидно, величина снижения средней пористости с 0,52 до 0,42 при максимальном значении приложенного внешнего давления р™р = 175 кПа
может быть увеличена при больших значениях р™р
и надлежащем выборе режима управлением давлением в вакуумном порте. Рекомендуемый режим обеспечивает также минимальную вариацию пористости и толщины преформы.
Заключение
В статье представлена методика построения, структура модуля компьютерного моделирования постинфузионного воздействия управляемыми давлениями на полимеркомпозитную преформу по окончании ее заполнения смолой с целью сниже-
ния, выравнивания распределения пористости, необходимого для достижения лучших характеристик механической прочности. Предложенный метод моделирования, основанный на положениях пороупругости, реализован в виде модуля конечно-элементного моделирования. Результаты его работы демонстрируют возможность рационального выбора схемы, режимов процесса для достижения максимально улучшенных показателей качества при заданных свойствах композитных преформ и термореактивных связующих. Разработанный модуль предназначен для комплексирования с системой моделирования инфузионной стадии процесса композитных конструкций сложной геометрии, тем самым обеспечивая полный цикл моделирования вакуумно-инфузионных процессов с возможностью предсказания и исключения возможных дефектов, достижения оптимального качества и производительности.
Библиографический список
1. VARTM Variability and Substantiation / C.J. Hughes [et al.] // The Joint Advanced Materials and Structures Center of Excellence. - 2008.
2. High temperature VARTM with Larc polyimides / R.J. Cano [et al.] // 36th International SAMPE Technical Conference. - 2004.
3. A Review on the Out-of-Autoclave Process for Composite Manufacturing / O.A. Ekuase [et al.] // Journal of Composites Science. - 2022. - Т. 6, №. 6. - С. 172.
4. Baker A.A. Composite materials for aircraft structures. - AIAA, 2004.
5. El-Hajjar R., Tan H., Pillai K. M. Advanced processing techniques for composite materials for structural applications // Developments in Fiber-Reinforced Polymer (FRP) Composites for Civil Engineering. - Woodhead Publishing, 2013. - P. 54-77e.
6. Advanced Carbon-Carbon Composites: Processing Properties and Applications / R. Sharma [et al.] // Composite Materials. - Springer, Berlin, Heidelberg, 2017. - P. 315-367.
7. Almazán-Lázaro J.A., López-Alba E., Díaz-Garrido F.A. The mechanical effect of monitoring and controlling the impregnation in the resin infusion process // Polymer Composites. - 2022. - Vol. 43, №. 4. - P. 1916-1926.
8. Celle P., Drapier S., Bergheau J. M. Numerical modelling of liquid infusion into fibrous media undergoing compaction // European Journal of Mechanics-A/Solids. -2008. - Vol. 27, № 4. - P. 647-661.
9. Govignon Q., Bickerton S., Kelly P. A. Simulation of the reinforcement compaction and resin flow during the complete resin infusion process // Composites Part A: Applied Science and Manufacturing. - 2010. - Vol. 41, № 1. - P. 45-57.
10. Flow control by progressive forecasting using numerical simulation during vacuum-assisted resin transfer molding / R. Matsuzaki [et al.] // Composites Part A:
Applied Science and Manufacturing. - 2013. - Vol. 45. -P. 79-87.
11. A numerical study of variability in the manufacturing process of thick composite parts / M.Y. Matveev [et al.] // Composite Structures. - 2019. - Vol. 208. - P. 23-32.
12. Filling Time Reduction in Liquid Composite Molding Processes / F. Rubino [et al.] // Journal of Composites Science. - 2022. - Vol. 6, № 8. - P. 222.
13. Akif Yalcinkaya M., Murat Sozer E. Effect of part thickness variation on the mold filling time in vacuum infusion process // Journal of Reinforced Plastics and Composites. - 2014. - Vol. 33, № 23. - P. 2136-2150.
14. Investigations on pressure and thickness profiles in carbon fiber-reinforced polymers during vacuum assisted resin transfer molding / C. Arulappan [et al.] // Journal of Reinforced Plastics and Composites. - 2015. - Vol. 34, № 1. - P. 3-18.
15. Caglar B., Yenilmez B., Sozer E.M. Modeling of post-filling stage in vacuum infusion using compaction characterization // Journal of Composite Materials. - 2015. -Vol. 49, № 16. - P. 1947-1960.
16. Shin D.D., Hahn H.T. Compaction of thick composites: simulation and experiment // Polymer Composites. -2004. - Vol. 25, № 1. - C. 49-59.
17. Robinson M.J., Kosmatka J.B. Analysis of the post-filling phase of the vacuum-assisted resin transfer molding process // Journal of Composite Materials. - 2014. -Vol. 48, № 13. - P. 1547-1559.
18. Shah D.U., Clifford M.J. Compaction, permeability and flow simulation for liquid composite moulding of natural fibre composites // Manufacturing of natural fibre reinforced polymer composites. - Springer, Cham, 2015. - P. 65-99.
19. Experimental study of thickness gradient and flow simulation in VARTM process / T. Gajjar [et al.] // Fibers and Polymers. - 2020. - Vol. 21, № 2. - P. 384-391.
20. Wu D., Larsson R., Blinzler B. A preform deformation and resin flow coupled model including the cure kinetics and chemo-rheology for the VARTM process // International Journal of Material Forming. - 2021. - Vol. 14, № 3. - P. 421-434.
21. Ouezgan A., Mallil E.H., Echaabi J. Manufacturing routes of vacuum assisted resin infusion: Numerical investigation // Journal of Composite Materials. - 2022. -Vol. 56, № 21. - P. 3221-3236.
22. Yalcinkaya M.A., Sozer E.M., Altan M.C. Fabrication of high quality composite laminates by pressurized and heated-VARTM // Composites Part A: Applied Science and Manufacturing. - 2017. - Vol. 102. -P. 336-346.
23. Yalcinkaya M.A., Sozer E.M., Altan M.C. Dynamic pressure control in VARTM: Rapid fabrication of laminates with high fiber volume fraction and improved dimensional uniformity // Polymer Composites. - 2019. - Vol. 40, № 6. - P. 2482-2494.
24. Two-stage numerical approach for reliable recognition of dry spots at the VAP infusion of large composite parts of complex shape / S. Shevtsov [et al.] // Composite Structures. - 2021. - Vol. 259. - P. 113437.
25. Multi-Criteria Decision Approach to Design a Vacuum Infusion Process Layout Providing the Polymeric
Composite Part Quality / S. Shevtsov [et al.] // Polymers. -2022. - Vol. 14, № 2. - P. 313.
26. Flow and compaction during the vacuum assisted resin transfer molding process / B.W. Grimsley [et al.] // NASA Technical Report. - 2001.
27. Cheng A.H.D. Poroelasticity. - Switzerland: Springer International Publishing, 2016. - Vol. 27.
28. Yenilmez B., Sozer E.M. Compaction of e-glass fabric preforms in the vacuum infusion process: (a) use of characterization database in a model and (b) experiments // Journal of composite materials. - 2013. - Vol. 47, № 16. -P. 1959-1975.
29. Sorrentino L., Bellini C., Gerevini E. New methodology to determine the compressibility curve in a RIFT process // Journal of Composite Materials. - 2014. - Vol. 48, № 10. - P. 1233-1240.
30. Young W.B. Three-dimensional modeling of the filling process in VARTM including the fiber compaction effect // International Journal of Advances in Science, Engineering and Technology. - 2016. - Vol. 4, № 3. - P. 122.
References
1. C.J. Hughes et al. VARTM Variability and Substantiation. The Joint Advanced Materials and Structures Center of Excellence, 2008.
2. R.J. Cano et al. High temperature VARTM with Larc polyimides. 36th International SAMPE Technical Conference, 2004.
3. O.A. Ekuase et al. A Review on the Out-of-Autoclave Process for Composite Manufacturing. Journal of Composites Science, 2022, vol. 6, no. 6, pp. 172.
4. Baker A.A. Composite materials for aircraft structures. AIAA, 2004.
5. El-Hajjar R., Tan H., Pillai K. M. Advanced processing techniques for composite materials for structural applications. Developments in Fiber-Reinforced Polymer (FRP) Composites for Civil Engineering. Woodhead Publishing, 2013, pp. 54-77.
6. R. Sharma et al. Advanced Carbon-Carbon Composites: Processing Properties and Applications. Composite Materials. Springer, Berlin, Heidelberg, 2017, pp. 315-367.
7. Almazán-Lázaro J.A., López-Alba E., Díaz-Garrido F.A. The mechanical effect of monitoring and controlling the impregnation in the resin infusion process. Polymer Composites, 2022, vol. 43, no. 4, pp. 1916-1926.
8. Celle P., Drapier S., Bergheau J. M. Numerical modelling of liquid infusion into fibrous media undergoing compaction. European Journal of Mechanics-A/Solids, 2008, vol. 27, no. 4, pp. 647-661.
9. Govignon Q., Bickerton S., Kelly P. A. Simulation of the reinforcement compaction and resin flow during the complete resin infusion process. Composites Part A: Applied Science and Manufacturing, 2010, vol. 41, no. 1, pp. 45-57.
10. R. Matsuzaki et al. Flow control by progressive forecasting using numerical simulation during vacuum-assisted resin transfer molding. Composites Part A:
Applied Science and Manufacturing, 2013, vol. 45, pp. 79-87.
11. M.Y. Matveev et al. A numerical study of variability in the manufacturing process of thick composite parts. Composite Structures, 2019, vol. 208, pp. 23-32.
12. F. Rubino et al. Filling Time Reduction in Liquid Composite Molding Processes. Journal of Composites Science, 2022, vol. 6, no. 8, p. 222.
13. Akif Yalcinkaya M., Murat Sozer E. Effect of part thickness variation on the mold filling time in vacuum infusion process. Journal of Reinforced Plastics and Composites,
2014, vol. 33, no. 23, pp. 2136-2150.
14. C. Arulappan et al. Investigations on pressure and thickness profiles in carbon fiber-reinforced polymers during vacuum assisted resin transfer molding. Journal of Reinforced Plastics and Composites, 2015, vol. 34, no. 1, pp. 3-18.
15. Caglar B., Yenilmez B., Sozer E.M. Modeling of post-filling stage in vacuum infusion using compaction characterization. Journal of Composite Materials, 2015, vol. 49, no. 16, pp. 1947-1960.
16. Shin D.D., Hahn H.T. Compaction of thick composites: simulation and experiment. Polymer Composites, 2004, vol. 25, no. 1, pp. 49-59.
17. Robinson M.J., Kosmatka J.B. Analysis of the post-filling phase of the vacuum-assisted resin transfer molding process. Journal of Composite Materials, 2014, vol. 48, no. 13, pp. 1547-1559.
18. Shah D.U., Clifford M.J. Compaction, permeability and flow simulation for liquid composite moulding of natural fibre composites. Manufacturing of natural fibre reinforced polymer composites. Springer, Cham,
2015, pp. 65-99.
19. T. Gajjar et al. Experimental study of thickness gradient and flow simulation in VARTM process. Fibers and Polymers, 2020, vol. 21, no. 2, pp. 384-391.
20. Wu D., Larsson R., Blinzler B. A preform deformation and resin flow coupled model including the cure kinetics and chemo-rheology for the VARTM process. International Journal of Material Forming, 2021, vol. 14, no. 3, pp. 421-434.
21. Ouezgan A., Mallil E.H., Echaabi J. Manufacturing routes of vacuum assisted resin infusion: Numerical investigation. Journal of Composite Materials, 2022, vol. 56, no. 21, pp. 3221-3236.
22. Yalcinkaya M.A., Sozer E.M., Altan M.C. Fabrication of high quality composite laminates by pressurized and heated-VARTM. Composites Part A: Applied Science and Manufacturing, 2017, vol. 102, pp. 336-346.
23. Yalcinkaya M.A., Sozer E.M., Altan M.C. Dynamic pressure control in VARTM: Rapid fabrication of laminates with high fiber volume fraction and improved dimensional uniformity. Polymer Composites, 2019, vol. 40, no. 6, pp. 2482-2494.
24. S. Shevtsov et al. Two-stage numerical approach for reliable recognition of dry spots at the VAP infusion of large composite parts of complex shape. Composite Structures, 2021, vol. 259, pp. 113437.
25. S. Shevtsov et al. Multi-Criteria Decision Approach to Design a Vacuum Infusion Process Layout Provid-
ing the Polymeric Composite Part Quality. Polymers, 2022, vol. 14, no. 2, p. 313.
26. B.W. Grimsley et al. Flow and compaction during the vacuum assisted resin transfer molding process. NASA Technical Report, 2001.
27. Cheng A.H.D. Poroelasticity. Switzerland: Springer International Publishing, 2016, vol. 27.
28. Yenilmez B., Sozer E.M. Compaction of e-glass fabric preforms in the vacuum infusion process: (a) use of characterization database in a model and (b) experiments. Journal of composite materials, 2013, vol. 47, no. 16, pp. 1959-1975.
29. Sorrentino L., Bellini C., Gerevini E. New methodology to determine the compressibility curve in a RIFT process. Journal of Composite Materials, 2014, vol. 48, no. 10, pp. 1233-1240.
30. Young W.B. Three-dimensional modeling of the filling process in VARTM including the fiber compaction effect. International Journal of Advances in Science, Engineering and Technology, 2016, vol. 4, no. 3, p. 122.
Поступила: 11.10.2022
Одобрена: 01.11.2022
Принята к публикации: 01.12.2022
Об авторах
Жиляев Игорь Витальевич (Ростов-на-Дону, Россия) - кандидат технических наук, научный сотрудник лаборатории транспорта, композиционных материалов и конструкций Южного научного центра РАН (ЮНЦ РАН) (Россия, 344006, г. Ростов-на-Дону, пр. Чехова, 41, e-mail: ivzhilyaev@gmail.com).
Асташенко Дарья Сергеевна (Ростов-на-Дону, Россия) - инженер-исследователь лаборатории Транспорта, композиционных материалов и конструкций Южного научного центра РАН (344006, г. Ростов-на-Дону, пр. Чехова, 41, e-mail: kirschen.wasser@yandex.ru).
Шевцов Сергей Николаевич (Ростов-на-Дону, Россия) - доктор технических наук, профессор, главный научный сотрудник, заведующий лабораторией Транспорта, композиционных материалов и конструкций Южного научного центра РАН (Россия, 344006, г. Ростов-на-Дону, пр. Чехова, 41, e-mail: sergnashev-tsov@gmail.com).
Хуанг Чун-Пинь (Kaohsiung, Taiwan) - аспирант кафедры «Математическое моделирование» Южного федерального университета (Россия, 344006, г. Ростов-на-Дону, ул. Большая Садовая, 105/42, e-mail: jas3-3@hotmail.com).
Снежина Наталья Геннадьевна (Ростов-на-Дону, Россия) - кандидат технических наук, доцент кафедры «Авиастроение» Донского государственного технического университета (Россия, 344002, г. Ростов-на-Дону, пл. Гагарина, 1, ДГТУ, e-mail: snezhina_nataly@mail.ru).
About the authors
Igor V. Zhilyaev (Rostov on Don, Russian Federation) - Ph.D in Technical Science, Scientific Researcher,
Laboratory of Transport, Composite Materials and Structures, Southern Scientific Center of Russian Academy of Science (41, Tchekhov str., Rostov on Don, 344006, Russian Federation, e-mail: ivzhilyaev@gmail.com).
Daria S. Astashenko (Rostov on Don, Russian Federation) - M. Sc., Young Researcher, Laboratory of Transport, Composite Materials and Structures, Southern Scientific Center of Russian Academy of Science (41, Tchekhov str., Rostov on Don, 344006, Russian Federation, e-mail: kirschen.wasser@yandex.ru).
Sergey N. Shevtsov (Rostov on Don, Russian Federation) - Doctor of Technical Science, Professor, Principal Researcher, Head of Laboratory of Transport, Composite Materials and Structures, Southern Scientific Center of Russian Academy of Science (41, Tchekhov str., Rostov on Don, 344006, Russian Federation, e-mail: sergnashevtsov@ gmail.com).
Jyune-Ping Huang (Kaohsiung, Taiwan) - Ph. D student, Department of Mathematical Modeling, Southern Federal University, (105/42, Bolshaya Sadovaya str., Rostov on Don, 344006, Russian Federation, e-mail: jas3-3@ hotmail.com).
Natalia G. Snezhina (Rostov on Don, Russian Federation) - Ph.D in Technical Science, Ass. Professor, Department of Aircraft Engineering, Don State Technical University (1, Gagarin sq., Rostov on Don, 344002, Russian Federation, e-mail: snezhina_nataly@mail.ru).
Финансирование. Представленная работа выполнена в рамках проекта 122020100339-7, поддержанного Российской академией наук.
Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Вклад всех авторов равноценен.
