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增强型单板层积材的制备与性能优化研究

张利  
【摘要】: 本文对未增强型大青杨单板层积材、单层玻璃纤维网格布增强型大青杨单板层积材以及多层玻璃纤维网格布增强型大青杨单板层积材进行了无损检测、生产工艺优化、增强设计等方面的研究。 利用纵向共振方法和弯曲振动方法对三种类型的单板层积材进行了动态弹性模量的检测,得到纵向共振弹性模量Ep、面外弯曲振动弹性模量E1和面内弯曲振动弹性模量E2。使用静力学检测方法对三种类型的单板层积材进行了静态弹性模量MOE和静曲强度MOR的检测。探讨了动态弹性模量与静态弹性模量和静曲强度之间的线性相关性。 对于垂直加载试件而言,未增强型单板层积材的Ep、E1与MOE和MOR之间均具有密切的线性相关性;单层玻璃纤维网格布增强型单板层积材的Ep、E1、E2与MOE和MOR之间均具有密切的线性相关性;多层玻璃纤维网格布增强型单板层积材的Ep、E1、E2与MOE之间均具有密切的线性相关性,但与MOR之间均不具有密切的线性相关性。 对于平行加载试件而言,未增强型单板层积材和单层玻璃纤维网格布增强型单板层积材的Ep、E1、E2与MOE和MOR之间均具有密切的线性相关性;多层玻璃纤维网格布增强型单板层积材的Ep、E2与MOE和MOR之间均具有密切的线性相关性。 本文利用二次多项式回归方程模型和BP(Back Propagation)神经网络(基于误差反向传播算法的神经网络)模型对未增强型单板层积材的生产工艺参数进行了优化设计,建立了生产工艺和力学性能之间的预测模型。两种模型对热压温度的预测一致,对热压时间和涂胶量的预测不尽相同。通过两种模型的对比,发现神经网络模型对单板层积材的力学性能的预测值具有较小的变化范围。 本文利用玻璃纤维网格布对单板层积材进行了增强设计,考察了玻璃纤维网格布的铺设角度和铺层位置对单板层积材的MOE和MOR的影响。单层玻璃纤维网格布对垂直加载试件有积极的增强效果,尤其是在铺设角度为30°时,对静态弹性模量和静曲强度的增强效果较好。多层玻璃纤维网格布也对垂直加载试件有积极的增强效果,对静态弹性模量的增强效果从20.38%到41.70%,对静曲强度的增强效果从29.46%到40.10%。单层及多层玻璃纤维网格布对平行加载试件没有积极的增强效果,反而降低了单板层积材的静态弹性模量与静曲强度。所以玻璃纤维网格布增强型单板层积材适用于垂直于胶层加载的场合,而不适用于平行于胶层加载的场合。 利用正交试验设计安排了多层玻璃纤维网格布增强型单板层积材的试验方案,试验因素为单板层积材任两张单板之间的夹缝,试验水平为该夹缝添加或者不添加玻璃纤维网格布。对正交试验结果进行直观分析和方差分析。并且通过BP神经网络模型构建了添加位置试验因素与单板层积材力学性能之间的预测模型,用于在全因素水平组合中寻找最佳的玻璃纤维网格布添加位置。对比两种方法得出的最佳铺层位置,可知,两种方法对最佳铺层位置的预测基本一致,都反映出多层玻璃纤维网格布对单板层积材进行增强应添加的位置,即应添加在单板层积材的中间层。


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