РАЗРАБОТКА И ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ФОРМООБРАЗУЮЩЕЙ ОСНАСТКИ ИЗ ПОЛИМЕРНЫХ КОМПОЗИЦИОННЫХ МАТЕРИАЛОВ В ПРОИЗВОДСТВЕ АВИАЦИОННЫХ КОМПОЗИТНЫХ КОНСТРУКЦИЙ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Рассмотрена проблема рационального проектирования конструкции, изготовления формообразующей оснастки из полимерных композиционных материалов и ее использования при формовании тонкостенных композитных конструкций методом вакуумной инфузии. С учетом требования минимальных деформаций коробления формуемой композитной конструкции, вызванных остаточными напряжениями в результате полимеризации связующего, обосновывается необходимость создания такой оснастки за два этапа, включающих изготовление мастер-формы на оборудовании с ЧПУ и самой открытой композитной формы, используемой для формования готовых конструкций. На примере тонкостенной авиационной конструкции сложной геометрии показана возможность формирования технологической схемы и управления режимами изготовления композитной формы и детали, формуемой на ней, с помощью разработанного средства компьютерного моделирования, использующего в качестве исходной информации экспериментально определенные характеристики компонентов (армирующих стекло-, углетканей и термореактивных смол) и CAD модели формуемой конструкции. Необходимое экспериментальное оборудование, техника эксперимента и обработки данных для получения зависимостей сжимаемости и проницаемости от степени заполнения связующим композитных преформ, от соотношения прикладываемого извне компрессионного и внутреннего давления, рассматриваются на примере 8-слойной преформы из стеклоткани Т-10-14. Для корректного описания вязкости термореактивных смол, эволюционирующей в ходе процесса и зависящей от температуры, степени полимеризации и времени, предложена полуэмпирическая модель, параметры которой определяются экспериментально методами дифференциальной сканирующей калориметрии и реометрии. Использование разработанного средства компьютерного моделирования для максимального повышения уровня и выравнивания удельного объема армирующего компонента в теле формуемой конструкции, сокращения продолжительности вакуумно-инфузионного процесса иллюстрируется на примере трех стратегий управления внешним компрессионным и вакуумным давлениями.

Об авторах

Сергей Николаевич Шевцов

Донской государственный технический университет

Email: aeroengdstu@list.ru
доктор технических наук

Наталья Геннадьевна Снежина

Донской государственный технический университет

ORCID iD: 0000-0002-8089-4504

Александр Дмитриевич Камчатный

Ростовский вертолетный производственный комплекс ПАО «Роствертол»

Список литературы

  1. Hsiao K.T., Heider D. Vacuum assisted resin transfer molding (VARTM) in polymer matrix composites // Manufacturing techniques for polymer matrix composites (PMCs). – Woodhead Publishing, 2012. P. 310–347. doi: 10.1533/9780857096258.3.310.
  2. Matveev M.Y. et al. A numerical study of variability in the manufacturing process of thick composite parts // Composite Structures. 2019. vol. 208. P. 23–32. doi: 10.1016/j.compstruct.2018.09.092.
  3. Mehdikhani M. et al. Voids in fiber-reinforced polymer composites: A review on their formation, characteristics, and effects on mechanical performance // Journal of Composite Materials. 2019. vol. 53. № 12. P. 1579–1669. doi: 10.1177/0021998318772152
  4. Hu W., Centea T., Nutt S. Effects of material and process parameters on void evolution in unidirectional prepreg during vacuum bag-only cure // Journal of Composite Materials. 2020. vol. 54. № 5. P. 633–645. doi: 10.1177/0021998319864420.
  5. Shevtsov S. 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. P. 113437. doi: 10.1016/j.compstruct.2020.113437.
  6. Chai B.X. et al. Simulation-based optimisation for injection configuration design of liquid composite moulding processes: A review // Composites Part A: Applied Science and Manufacturing. 2021. vol. 149. P. 106540. doi: 10.1016/j.compositesa.2021.106540.
  7. Hwang S.S. et al. Cure kinetics and viscosity modeling for the optimization of cure cycles in a vacuum-bag-only prepreg process // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2018. vol. 99. P. 2743–2753. doi: 10.1007/s00170-018-2467-y.
  8. Martinez P., Jin B., Nutt S. Thickness variation in contoured composite parts by vacuum infusion //Advanced Manufacturing: Polymer & Composites Science. 2023. vol. 9. № 1. P. 2279604. doi: 10.1080/20550340.2023.2279604.
  9. Hu Y. et al. Thickness effect on flexural strengths of laminar carbon fibre composites // Thin-Walled Structures. 2023. vol. 186. P. 110690. doi: 10.1016/j.tws.2023.110690.
  10. 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. doi: 10.1002/pc.25130.
  11. Zhilyaev, I. et al. Simulation of the composite performs post-infusion leveling of porosity and thickness under action of controlled pressures // Bulletin PNRPU. Mechanical engineering, materials science, 2022, Vol. 24, No. 4, P. 5–17. DOI: 0.15593/2224/-9877/2022.4.01.
  12. Shevtsov, S. et al. Modeling of vacuum-infusion molding of thin walled composite structures using post-infusion equalizing pressures // In Conference proceedings: Simulation. Theory and practice (IMMOD-2023), Kazan: AN RT publ., 2023, P. 290–300.
  13. Zhang C. et al. Review of curing deformation control methods for carbon fiber reinforced resin composites // Polymer Composites. 2022. vol. 43. №. 6. P. 3350–3370. doi: 10.1002/pc.26648.
  14. Zhang C. et al. Effect of mold on curing deformation of resin transfer molding‐made textile composites //Polymer Composites. 2023. vol. 44. № 11. P. 7599–7610. doi: 10.1002/pc.27648.
  15. Jing X. et al. Process optimization for short carbon fiber polyetherimide composite mold //Journal of Reinforced Plastics and Composites. 2023. P. 07316844231194589. doi: 10.1177/07316844231194589.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».