纤维增强复合材料疲劳性能评估与损伤机制研究进展

周佳怡,刘虎,张娟,王小萌(西南交通大学力学与航空航天学院, 先进结构材料力学行为与服役安全四川省重点实验室)
摘要:纤维增强复合材料(fiber-reinforced polymer, FRP) 因其优异的比强度和比刚度, 广泛应用于航空航天、交通运输和船舶等高性能工程领域. 然而, 在循环载荷作用下, FRP 经历多尺度、多机制耦合的疲劳损伤过程,涵盖基体裂纹扩展、界面脱黏、层间分层及纤维断裂等多种损伤机制, 这种复杂性给疲劳性能的准确评估带来了严峻挑战. 文章综述了FRP 疲劳行为表征领域的最新研究进展. 首先, 揭示了纤维类型、体积分数、排列方式(包括单向、二维编织、三维编织及展宽机织) 以及基体性能等关键材料参数和温度、湿度和化学侵蚀等外部环境对FRP 损伤演化模式和疲劳寿命的影响规律; 其次, 总结了单轴、多轴疲劳试验及先进原位与非破坏性检测等方法在揭示FRP 损伤演化机理中的作用; 接着梳理了FRP 疲劳理论分析方法, 包括寿命预测模型、刚度与强度退化模型及渐进损伤模型; 最后探讨了机器学习在FRP 疲劳性能预测中的应用与发展趋势. 本文通过对现有研究的总结和归纳, 为理解FRP 疲劳损伤的演化机制与疲劳寿命预测方法提供了参考, 对FRP 在复杂服役环境下的可靠性评估具有重要意义.
关键词:纤维增强复合材料, 疲劳性能, 损伤机制, 疲劳模型, 机器学习

目录介绍

0 引言

1 影响FRP疲劳性能的材料内在因素

1.1 纤维因素

1.2 基体因素

1.3 界面因素

2 影响FRP疲劳性能的材料外部因素

2.1 温度

2.2 湿环境

2.3 化学侵蚀环境

3 疲劳试验方法

3.1 单轴疲劳试验方法

3.2 多轴疲劳试验方法

4 疲劳损伤建模理论与数值分析方法

4.1 传统疲劳寿命模型

4.2 唯象表征模型

4.3 渐进损伤模型

5 基于机器学习的FRP疲劳预测

5.1 人工神经网络

5.2 卷积神经网络

5.3 生成对抗网络

5.4 物理信息神经网络

6 结论


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