3D打印連續碳纖維增強復合材料（CCFRCs）因具有輕質、高強度和設計靈活等優勢，在航空航天、汽車等領域應用前景廣闊。然而，其制造過程中的復雜因素，如各向異性傳熱、聚合物熔化結晶和收縮等，會導致微觀結構缺陷，使得材料宏觀力學性能存在較大差異，這嚴重限制了其廣泛應用。此外，現有研究工具在表征微觀結構參數時存在局限性，且相關模型難以準確量化材料和微觀結構的不確定性。  
        為解決這些問題，同濟大學航空航天與力學學院李巖教授團隊通過連續纖維3D打印制備復合材料，并利用快速傅里葉變換和圖像識別技術校準CCFRCs的微觀結構參數。在此基礎上，團隊開發了一種多尺度貝葉斯方法，構建多尺度細觀力學模型揭示材料性能、微觀結構參數與宏觀本構參數間的關系，并通過概率模型量化這些參數的不確定性。相關工作以“A multiscale Bayesian method to quantify uncertainties in constitutive and microstructural parameters of 3D-printed composites”為題發表在《Journal of the Mechanics and Physics of Solids》上，為優化3D打印CCFRCs的性能提供了有效途徑。 同濟大學2023級博士生洪翔為論文第一作者，李巖教授、王鵬副教授和楊偉東研究員為論文共同通訊作者。章中森副教授，陳永霖助理教授和張峻銘博士對論文作出了重要貢獻。
 

研究內容
1. 實驗研究     
- 材料與試樣制備：使用連續碳纖維束（T300B - 1000）浸漬熱塑性PLA基質（PLA - 4032D）制備3D打印長絲，通過定制3D打印系統制備標準拉伸試樣。
 

- 力學性能測試：對不同纖維取向（0°、90°、±45°）的試樣進行拉伸試驗（圖2：拉伸試驗），獲取應力 - 應變曲線（圖3：CCFRCs在不同角度下的拉伸應力 - 應變曲線及彈性常數結果）。結果表明，0°CCFRCs應力 - 應變關系更穩定，剛度不確定性約14.0%；45°CCFRCs樣本剛度變異性更高，不確定性達38.2%，不同纖維取向試樣的彈性常數存在明顯差異。     
 

- 微觀結構參數表征：利用二維快速傅里葉變換（2D FFT）和掃描電子顯微鏡（SEM）技術（圖4：纖維取向分析），對纖維偏移角進行量化，得到不同樣本的纖維偏移角度。通過SEM和圖像識別技術（圖5：參數校準），對0°試樣切片觀察，計算浸漬百分比和束間孔隙率等參數，發現不同樣本這些參數存在差異。

2. 多尺度貝葉斯方法構建     
- 多尺度細觀力學模型：基于平均場均勻化（MFH）方法，構建多尺度細觀力學模型（圖6：考慮多種不確定性的多尺度細觀力學模型）。微觀尺度通過2D FFT和Chamis模型考慮纖維偏移角（圖7：CCFRCs中實際纖維偏移、均勻化模型及應力狀態示意圖）；中觀尺度通過建立等效特征體素模型（FVE），考慮浸漬百分比對力學性能的影響（圖8：打印長絲的等效特征體素模型及加載狀態示意圖）；宏觀尺度采用孔隙模型（圖9：3D打印CCFRCs的宏觀束間孔隙模型），結合中觀結果計算宏觀力學性能。     

- 概率模型：結合多尺度細觀力學模型與實驗數據，構建概率模型（圖10：多尺度貝葉斯推理流程圖）。確定似然函數和先驗函數，使用自適應Metropolis算法結合馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法（MCMC）計算模型參數（微觀結構、組成材料、噪聲相關參數）的后驗概率分布。

3. 結果與分析     
- 貝葉斯校準：得到組成材料不確定參數（E11^f、E22^f、G12^f ）和微觀結構參數（θ、β、ρ）的后驗概率密度分布（圖11：組成材料不確定參數和微觀結構參數的后驗概率密度分布）。結果顯示后驗分布近似高斯分布，實驗值大多在95%置信區間內，材料參數后驗均值因纖維損傷低于實驗值，微觀結構參數實驗值與后驗區間分布存在差異。
 

- 宏觀性能預測：利用不確定參數后驗分布，通過MCMC方法計算后驗預測，得到3D打印CCFRCs的宏觀力學響應（圖12：后驗預測與實驗結果的應力 - 應變曲線及相關性圖）。預測值與實驗數據高度吻合，證明多尺度貝葉斯推理的有效性。同時計算復合材料五個獨立彈性常數（E11、E22、G12、G23、ν12）的預測分布（圖13：復合材料五個獨立彈性常數的預測值），預測值與實驗數據有較好一致性，但部分測量值存在超出置信區間的情況。     

- 敏感性分析：分析材料不確定參數（圖14：材料不確定參數對CCFRCs宏觀本構參數的敏感性）和微觀結構不確定參數（圖15：微觀結構不確定參數對CCFRCs宏觀本構參數的敏感性）對3D打印CCFRCs宏觀彈性常數的影響。發現E11^f與軸向模量E11顯著正相關，纖維偏移角θ對軸向模量E11影響顯著，浸漬百分比β增加可增強復合材料力學性能，束間孔隙率ρ對除ν12外的力學性能有負面影響。此外，通過MCMC方法對模型參數采樣，研究組成材料、微觀結構和噪聲相關不確定參數之間的相關性（圖A1：模型參數的聯合后驗概率密度分布），結果顯示這些不確定性相互獨立，無明顯強相關性，表明選取的輸入參數合理。
 

研究結論
      本研究提出一種多尺度貝葉斯方法，用于量化3D打印CCFRCs各向異性本構參數的不確定性并確定其來源。研究采用圖像識別和快速傅里葉變換方法，對3D打印CCFRCs的微觀結構進行了定量表征，進而構建了多尺度細觀力學模型，揭示了材料性能、微觀結構參數與宏觀本構參數之間的關系。在此基礎上，結合實驗數據、似然函數和先驗函數，建立多尺度貝葉斯概率模型，量化本構和微觀結構參數的不確定性。通過MCMC方法計算相關參數的后驗分布，結果顯示實驗校準范圍在95%后驗預測區間內，預測的應力 - 應變曲線與實驗高度吻合，驗證了該方法的準確性。此外，研究評估了本構參數對微觀結構和組成材料不確定參數的敏感性，為優化材料和微觀結構參數提供了方法，有助于提升3D打印CCFRCs的力學性能并降低其變異性。

文章來源：
https://doi.org/10.1016/j.jmps.2024.105881

(責任編輯：admin)

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