Impact of layer orientation and interlayer inhomogeneity on the bending properties of plain weave CFRP laminates

材料科学 复合材料 平纹织物 弯曲 有限元法 代表性基本卷 模数 弯曲模量 复合材料层合板 方向(向量空间) 均质化(气候) 抗弯强度 结构工程 微观结构 几何学 复合数 纱线 工程类 生物多样性 生态学 数学 生物
作者
Wan‐Xia Wu,Zhangjie Zhan,Xiaoyong Li,Jian Zhao,Guodong Xu,Yuzhou Ge,Dongxiao Su,Li‐Hao Wu,Zhanfeng Qiao
出处
期刊:Polymer Composites [Wiley]
标识
DOI:10.1002/pc.29407
摘要

Abstract Plain weave carbon fiber reinforced polymer (CFRP) laminates have garnered widespread attention in the aerospace and automotive industries due to their exceptional mechanical properties and lightweight structure. During the production of laminates, the thickness of each layer is often nonuniform. In traditional finite element analysis (FEA), the laminates are usually assumed to be uniformly layered, which can introduce some errors. Thus, there is room for improvement in prediction accuracy. This study explores the bending performance of plain weave CFRP laminates at different orientation angles of the layers, employing both experimental and FEA. In contrast to traditional methods, using images of weave structures captured by metallographic microscopy to create the representative volume element (RVE) model can improve the precision of FEA. Bending tests are conducted on specimens with orientation angles at 0° and 45°, while the bending modulus for orientation angles at 15° and 30° are predicted through FEA methods. This research enhances the accuracy of the mechanical performance analysis of plain weave CFRP laminates and also uncovers the relationship between the bending modulus changes and the orientation angles. It provides a theoretical foundation and guidance for optimizing the structural design and improving the mechanical properties of woven laminates. Highlights Investigated plain weave CFRP laminate mechanics via homogenization. Microscopy‐based RVE model improves FEM bending modulus prediction. Effects of orientation angles on plain weave CFRP laminate bending performance.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
XHZGG完成签到 ,获得积分10
1秒前
aiming完成签到,获得积分10
2秒前
shengChen发布了新的文献求助10
2秒前
热心的皮完成签到 ,获得积分10
2秒前
hhhhhhan616完成签到,获得积分10
2秒前
尉迟明风完成签到 ,获得积分10
2秒前
珲雯完成签到,获得积分10
2秒前
xinxin发布了新的文献求助10
3秒前
朱孝培完成签到,获得积分10
3秒前
247793325发布了新的文献求助20
3秒前
加油呀完成签到,获得积分10
3秒前
聪明可爱小绘理完成签到,获得积分10
3秒前
36456657应助啱啱采纳,获得10
3秒前
桐桐应助韦威风采纳,获得10
4秒前
4秒前
4秒前
zc98完成签到,获得积分10
5秒前
ygr应助Hao采纳,获得10
5秒前
NEMO发布了新的文献求助10
6秒前
李爱国应助神勇的戒指采纳,获得10
6秒前
7秒前
思源应助kekao采纳,获得10
7秒前
7秒前
tengli发布了新的文献求助10
7秒前
SHIKAMARU完成签到,获得积分10
9秒前
杨尚朋完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
9秒前
Akim应助esdeath采纳,获得10
10秒前
科研通AI5应助Inahurry采纳,获得10
10秒前
小赵完成签到,获得积分10
11秒前
zhui发布了新的文献求助10
11秒前
11秒前
12秒前
sakurai应助Maxw采纳,获得10
12秒前
xiangxl发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
13秒前
UGO发布了新的文献求助10
13秒前
lh发布了新的文献求助10
13秒前
高分求助中
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Social media impact on athlete mental health: #RealityCheck 1020
Ensartinib (Ensacove) for Non-Small Cell Lung Cancer 1000
Unseen Mendieta: The Unpublished Works of Ana Mendieta 1000
Bacterial collagenases and their clinical applications 800
El viaje de una vida: Memorias de María Lecea 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3527849
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3107938
关于积分的说明 9287239
捐赠科研通 2805706
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1540033
邀请新用户注册赠送积分活动 716893
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 709794