一种纤维增强复合材料亚表面损伤的评价及预测方法技术

本发明专利技术提供一种纤维增强复合材料亚表面损伤的评价及预测方法，包括：制备亚表面损伤检测试样；通过显微镜观测复合材料亚表面损伤程度，评价标准为最大裂纹深度h1、最大纤维拔出深度h2、最大崩碎凹坑深度h3和宽度l1；进行多次预设工艺条件下的加工试验，统计不同工艺条件下复合材料的最大裂纹深度h1、最大纤维拔出深度h2、最大崩碎凹坑深度h3和宽度l1，根据不同损伤参数构建损伤数据库；根据损伤数据库，利用BP神经网络训练，建立不同工艺参数下的纤维增强复合材料亚表面损伤预测模型。本发明专利技术可在小批量实验的基础上掌握纤维增强复合材料加工损伤特点，大幅节省实验过程中的材料成本。大幅节省实验过程中的材料成本。大幅节省实验过程中的材料成本。

【技术实现步骤摘要】
一种纤维增强复合材料亚表面损伤的评价及预测方法


[0001]本专利技术涉及复合材料加工
，尤其涉及一种纤维增强复合材料亚表面损伤的评价及预测方法。

技术介绍

[0002]纤维增强陶瓷基复合材料(Ceramic Matrix Composites，CMC)包括陶瓷基体、增强体和界面层等结构单元，即在陶瓷材料基体中，引入纤维增强体，通过适当弱结合的界面层作用，克服了单相陶瓷基材料敏感度高、可靠性差、韧性差等缺点，实现增强体对陶瓷基体的增韧补强作用。该材料具有密度低、比作用强度高、热机械使用功能好、抗烧蚀能力、隔热能力强等特点，被广泛应用于航空航天热防护构件，实现隔热支撑一体化，从而大大减轻系统重量，提高任务效率。
[0003]目前陶瓷基复合材料构件制备多采用近净成形技术，为了满足构件的结构和性能要求，必须需要对毛坯构件进行二次加工以达到合适的尺寸和精度。但纤维增强陶瓷基复合材料加工性较差，且存在明显的各向异性，容易产生较为严重且成因复杂的加工损伤。
[0004]为达到控制加工损伤的目的，需建立加工损伤的检测及预测方法。目前已有关于加工损伤的检测及预测，如公开号为CN110286155B的一种多层复合材料的损伤检测方法及系统、公开号为CN112763452A的一种复合材料分层损伤的检测方法及系统等技术，但上述损伤检测方法并未考虑复合材料加工后的损伤评价方法以及不同材料性能要求下的评价标准。
[0005]基于上述，有必要研究一种复合材料亚表面损伤评价标准和评估方法。

技术实现思路

>[0006]根据上述提出的技术问题，而提供一种纤维增强复合材料亚表面损伤的评价及预测方法，该专利技术能够有效评价加工后纤维增强复合材料亚表面损伤程度，并预测不同工艺条件下的损伤程度，节约实验成本，为已加工表面质量控制提供技术基础。本专利技术采用的技术手段如下：
[0007]一种纤维增强复合材料亚表面损伤的评价及预测方法，具有如下步骤：
[0008]步骤1：制备亚表面损伤检测试样；
[0009]步骤2：通过显微镜观测复合材料亚表面损伤程度，评价标准为最大裂纹深度h1、最大纤维拔出深度h2、最大崩碎凹坑深度h3和宽度l1；
[0010]步骤3：进行多次预设工艺条件下的加工试验，统计不同工艺条件下复合材料的最大裂纹深度h1、最大纤维拔出深度h2、最大崩碎凹坑深度h3和宽度l1，根据不同损伤参数构建损伤数据库；
[0011]步骤4：根据损伤数据库，利用BP神经网络训练，建立不同工艺参数下的纤维增强陶瓷基复合材料亚表面损伤预测模型。
[0012]进一步地，所述步骤1具体包括如下步骤：
[0013]步骤11、切割试样：将加工后试样切割为合适尺寸的亚表面损伤待观测试样；
[0014]步骤12、粘贴陪片：切割出与试样同样大小的抛光硅片作为陪片，将试样和陪片放入酒精中超声清洗、烘干，然后将试样的加工表面与陪片的抛光面粘贴在一起；
[0015]步骤13、截面研磨抛光：将粘贴好的试样固定在配重块上，待观测截面同时垂直于陪片所在平面和加工方向，在研磨拋光机上对试样待观测截面进行研磨、抛光处理。
[0016]进一步地，所述步骤12中，粘贴的过程中要给陪片和试样一定的压力，保证陪片和试样之间的胶层均匀、细密。
[0017]进一步地，所述步骤13中，研磨过程中每道工序的时间足够长且有一定的去除量，保证上道工序引入的损伤完全去除，抛光后的待观测表面光滑，可以清楚的看到亚表面的裂纹信息。
[0018]进一步地，所述步骤3中，预设工艺条件包括加工方式、刀具线速度、刀具进给速度、刀具加工深度、刀具型号。
[0019]进一步地，所述步骤4中，神经网络模型构建过程包括如下步骤：
[0020]步骤41、确定合适数量的训练样本；
[0021]步骤42、划分训练样本；
[0022]步骤43、对输入层和输出层样本进行归一化处理；
[0023]步骤44、设计BP网络结构；
[0024]步骤45、通过BP神经网络的层数、隐层和输出层的激发函数、训练函数、学习速率、学习函数的选择，建立不同工艺参数下的纤维增强陶瓷基复合材料亚表面损伤预测模型。
[0025]本专利技术基于纤维增强复合材料加工过程中的纤维断裂机理和基体破碎机理，得到不同性能要求下纤维增强复合材料加工后损伤评价标准，并利用神经网络建立纤维增强复合材料加工后损伤预测模型，可在小批量实验的基础上掌握纤维增强复合材料加工损伤特点，大幅节省实验过程中的材料成本，同时可补充完善不同工艺条件下的损伤预测模型，在实际生产过程中，通过损伤预测模型对具体的工艺参数下的评价标准进行预测，通过调整某一工艺参数获取符合预设评价标准的最优解，为优化加工工艺参数提供基础，有利于复合材料加工表面质量控制，为复合材料高质高效加工提供技术支撑。
附图说明
[0026]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做以简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0027]图1为本专利技术复合材料损伤评价及预测方法流程图。
[0028]图2为本专利技术复合材料表面损伤检测试样的示意图。
[0029]图3为本专利技术复合材料最大裂纹深度h1和最大纤维拔出深度h2的示意图。
[0030]图4为本专利技术复合材料最大崩碎凹坑深度h3和宽度l1的示意图。
[0031]图5为本专利技术BP神经网络结构示意图。
具体实施方式
[0032]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0033]如图1所示，本专利技术实施例公开了一种纤维增强复合材料亚表面损伤的评价及预测方法，具有如下步骤：
[0034]步骤1：利用截面显微观测法中试样的制备方法制备亚表面损伤检测试样；
[0035]1)：切割试样。将加工后试样切割为合适尺寸的亚表面损伤待观测试样。切割待观测试样的过程中需小心保护加工表面，避免破坏原始加工表面引入新的损伤。
[0036]2)：粘贴陪片。如图2所示，将试样和陪片放入酒精中超声清洗、烘干，然后将试样的加工表面与陪片的抛光面粘贴在一起。
[0037]3)：截面研磨抛光。将粘贴好的试样固定在配重块上。在研磨拋光机上对试样待观测截面(待观测截面同时垂直于陪片所在平面和加工方向)进行研磨、抛光处理。
[0038]步骤2：通过显微镜观测研磨、抛光处理后的复合材料亚表面损伤程度，评价标准为最大裂纹深度h1、最大纤维拔出深度h2、最大崩本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种纤维增强复合材料亚表面损伤的评价及预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：制备亚表面损伤检测试样；步骤2：通过显微镜观测复合材料亚表面损伤程度，评价标准为最大裂纹深度h1、最大纤维拔出深度h2、最大崩碎凹坑深度h3和宽度l1；步骤3：进行多次预设工艺条件下的加工试验，统计不同工艺条件下复合材料的最大裂纹深度h1、最大纤维拔出深度h2、最大崩碎凹坑深度h3和宽度l1，根据不同损伤参数构建损伤数据库；步骤4：根据损伤数据库，利用BP神经网络训练，建立不同工艺参数下的纤维增强陶瓷基复合材料亚表面损伤预测模型。2.根据权利要求1所述的纤维增强复合材料亚表面损伤的评价及预测方法，其特征在于，所述步骤1具体包括如下步骤：步骤11、切割试样：将加工后试样切割为合适尺寸的亚表面损伤待观测试样；步骤12、粘贴陪片：切割出与试样同样大小的抛光硅片作为陪片，将试样和陪片放入酒精中超声清洗、烘干，然后将试样的加工表面与陪片的抛光面粘贴在一起；步骤13、截面研磨抛光：将粘贴好的试样固定在配重块上，待观测截面同时垂直于陪片所在平面和加工方向，在研磨拋光机上对试样待观测截面进行研磨、抛光处理。3.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：鲍岩，康仁科，刘书成，冉乙川，董志刚，
申请(专利权)人：大连理工大学，
类型：发明
国别省市：