单忠德院士团队：Z向纱线连续植入预制体的摩擦力分布及其应用研究 | CJME论文推荐
Guo, Z., Shan, Z., Huang, J. et al. Study on the Distribution of Frictional Forces on Z-yarn Continuous Implanted Preforms and Their Applications. Chin. J. Mech. Eng. 35, 62 (2022). https://doi.org/10.1186/s10033-022-00709-0
https://cjme.springeropen.com/articles/10.1186/s10033-022-00709-0(戳链接，下载全文)
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研究背景及目的
柔性导向三位织造预制体可实现大尺寸、复杂截面的预制体成形，具有广泛的应用场景。X、Y向纤维在导向套的原位约束下编织，织造结束后，需要用Z向纤维替换掉导向套以实现三维预制体的成形。在Z向纱线替换的过程中，经常会出现纤维因磨损情况严重而断裂在预制体中的现象，进而影响整体的成形质量。由于导向套数量多，测量替纱力工作量大，间接导致了Z向纤维植入预制体过程中所受摩擦力的数值很难通过测量方法获得。因此我们需要预测出不同尺寸的预制体及其不同位置下Z向纤维所受摩擦力的数值模型，并提出一种避免纤维在植入过程中断裂的工艺方法，实现纤维的连续植入，从而提高预制体的成形质量及效率。
图1 数字编织成形
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试验方法
选用日本东丽T300系列3K的碳纤维丝束完成柔性导向三维结构复合材料构件预制体的织造，分别织造50层、100层、150层、200层、250层，厚度分别为25mm、50mm、75mm、100mm、125mm的碳纤维预制体；针对导向套的结构特点设计了替换导向套的拉力测量装置，并将夹持器与传感器一侧连接，一侧夹持导向套，通过向外拖动导向套将所需替纱力反馈给传感器，测得预制体不同位置替换导向套所需力（替纱力）的大小。将采集的数据建立BP神经网络，主要包括输入层、隐含层、输出层，选择预测回归系数最佳的隐藏节点及Bayesian算法，并对替纱力分布模型网格训练，预测出不同厚度预制体，不同位置处替纱力的分布规律。选取替纱力为1.75N，2N，2.5N，3N，3.5N，4N六个位置分别用日本东丽的2股6K碳纤维作为Z向纤维对导向套进行5、10、15、20、25次替换，替换速度为5mm/s，替换一次行走距离为75mm，将替换后的纱线粘贴在长50mm，宽10mm的加强片上，加强片间纤维长度150mm，利用万能拉伸试验机，测试了不同替纱次数下Z向纤维的最大断裂强力，利用碳纤维毛羽灰度值统计的方法，来验证纤维束的损伤，得出Z向纤维的损伤程度与替纱力及植入次数的关系。
图2 纱线替纱力测量装置
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结果
利用数字传感器测量不同位置替纱力的最大误差为5.2%，满足使用需求。用此方法测量50层、100层、150层、200层、250层的预制体替纱力，结果发现其对应替纱力的峰值分别为2.07N、4.14N、5.06N、7.5N、9.96N。因此可以得出预制体的替纱力与其厚度成正比，且发现了对同一预制体，其替纱力的大小从角部、边部、次边部、中部依次降低。根据输入、输出节点数，初始选取隐含节点为5~14，针对不同隐含层对网络进行训练，分析预测回归系数Regression与隐藏节点数n的关系，最终得到最佳隐藏节点数为9。对替纱力模型神经网格训练，预测结果最大误差为1.9%。通过纱线在不同替纱力下，不同植入次数后最大断裂强力的比较可知，在替纱力为4N的区域处，Z向纤维植入25次后发生大幅度下降，在此位置处纤维束的毛羽灰度值达到最高。
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结论
碳纤维预制体替纱力的大小从角部、边部、次边部、中部依次降低规律。预制体层数，导向套行数、列数作为输入层，替纱力作为输出层，建立了预测不同层数的预制体在不同位置处的替纱力分布模型，预测值与实际误差在1.9%以内，有效预测了不同厚度、不同层数预制体摩擦力的分布情况。随着Z向纱线替换导向套次数的增加，其碳纤维束拉伸断裂强力不断下降，毛羽量逐渐增加，这表明其磨损程度逐渐加剧；在预制体的中部、次边部位置区域，Z向纤维拉伸断裂强力损失受替换导向套次数的影响不明显，在预制体边部区域，Z向纤维拉伸断裂强力损失受替换导向套次数的影响有明显成线性变化的下降趋势，在预制体角部位置，纤维拉伸断裂强力发生非线性大幅度下降，为避免纤维在植入过程中发生断裂，在角部替换的Z向纤维在20~25次时，需及时更换Z向纤维。
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前景与应用
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