1.导读
复合材料在航空航天和汽车工业中的应用日益广泛，尤其是编织复合材料因其出色的面外刚度、强度和抗冲击性能而备受青睐。然而，复合材料结构在液态复合成型过程中的预制体会经历复杂的纱线相互作用，如挤压、错位和扭转，导致内部细观结构高度不均匀，进而严重影响其力学性能。这种非均匀性为准确评估复合材料结构的力学行为，尤其是在损伤与破坏过程中，带来了巨大挑战。
我院梁军教授、葛敬冉副教授团队在固体力学旗舰期刊《Journal of the Mechanics and Physics of Solids》上发表了考虑成型过程的异形复合材料结构多尺度分析方法方面的研究工作，论文标题为《Multiscale analysis method for profiled composite structures considering the forming process》。
原文链接：https://doi.org/10.1016/j.jmps.2024.106014
2.内容简介
文章首先基于非正交本构模型对异形复合材料结构的成型过程进行模拟。以一种典型的U形WF（机织织物）异形复合材料结构为例，对该结构的成型模拟结果与文献进行了比较。此外，重点研究了成型过程中U形结构内部细观结构的变化。
图1. U形复合材料结构预成型模拟
基于对成型研究结果的分析，研究团队提出了一种考虑成型过程的异形复合材料结构并发多尺度模拟方法，计算流程如图2所示。首先，基于机织物成型模拟的结果，将异形复合材料结构中的具有相似特征（以一种典型的U型复合材料结构为例，选取剪切角γ作为特征）的区域进行分组，区域中的每个积分点都与相应的细观模型进行耦合。然后，采用基于有限元法耦合自洽聚类分析的并发多尺度方法对异形复合材料结构的力学行为进行模拟。
图2. 异形复合材料结构并发多尺度方法流程图
文章对涵盖各种剪切变形的斜机织复合材料试样进行了模拟，并与实验数据进行了比较验证。发现随着剪切角的增大，拉伸模量和强度呈现明显的非线性减小趋势。这些结果强调，准确预测机织复合材料结构的力学行为需要考虑成型过程的影响，忽略成型过程的影响会导致较大的预测误差。
基于提出的异形复合材料结构并发多尺度分析方法，文章还对一种典型的U形复合材料结构在弯曲载荷作用下的破坏行为进行了模拟，并于实验测试进行了比较验证，如图3所示。此外，研究结果显示，如果忽略成型过程细观结构的变化将会导致预测的载荷-位移曲线误差巨大。提出的异形复合材料结构多尺度模拟方法不仅能准确捕获宏观尺度结构的破坏过程，还能捕获相应的细观破坏过程，如图3所示揭示了U形结构在宏细观尺度上的破坏机理。
图3. U形复合材料结构弯曲测试模拟及多尺度破坏演化
3.结论及意义
文章创新地提出了一种系统考虑预成型工艺影响的并发多尺度建模框架，有效解决了传统均匀化方法难以处理高度异质复合材料力学行为的瓶颈问题。通过特征降维与SCA方法的结合，在保证精度的同时大幅提升了计算效率，为复杂异形复合材料结构的虚拟测试与性能优化奠定了基础。
作者简介：
该研究工作的第一作者为北京理工大学先进结构技术研究院博士生刘琛，梁军教授和葛敬冉副教授为本文共同通讯作者。
梁军，北京理工大学特聘教授，国家杰出青年基金获得者，“国家百千万人才工程”有突出贡献中青年专家，国务院“政府特殊津贴”专家，现任中国复合材料学会副秘书长，科技评价工作委员会主任，SAMPE北京分会常务理事。研究方向包括复合材料力学、防热材料与结构性能表征、轻量化多功能结构设计及增材制造等，近年来主持了国家自然科学基金重点项目、叶企孙基金、某国家级重点项目等多项国家级重大重点项目，多果获得鉴定和应用，为复合材料设计和工程应用奠定理论基础。获国家科学进步二等奖1项，教育部科技进步一等奖、国防科技进步一等奖、中国复合材料学会科学技术一等奖等3项，已发表国内外学术论文400余篇，出版专著2部。
葛敬冉，北京理工大学长聘副教授、博导，现任中国复合材料学会复合材料结构设计专委会副主任委员、纺织结构复合材料分会常务委员、陶瓷基复合材料分会委员等。主要从事编织复合材料损伤力学、复合材料结构多尺度计算方法、热防护复合材料性能表征与评价方法研究，研究成果应用于国防科研单位型号研制。近年主持了国家自然科学基金青年基金、面上项目(2项)、联合基金重点项目课题、国防重点项目课题等8项国家级项目，2021年获中国复合材料学会科学技术一等奖。以第一或通讯作者在复合材料旗舰期刊Compos. Sci. Technol.(12篇)、Compos. Part A，固体力学旗舰期刊J. Mech. Phys. Solids、Int. J. Solid Struct.等发表SCI论文57篇，SCI他引1600余次，申请/授权国家发明专利15项。
梁军教授、葛敬冉副教授课题组前期围绕三维机织复合材料及其结构的力学行为开展了系列研究工作，相关成果如下：
[1]. Jingran Ge, Chunwang He*, Jun Liang*, Yanfei Chen, Daining Fang. A coupled elastic-plastic damage model for the mechanical behavior of three-dimensional (3D) braided composites[J]. Composites Science and Technology, 2018, 157:86-98.
[2]. Xinyu Hu, Chunwang He*, Jingran Ge*, Qi Zhang, Jun Liang. Progressive damage and failure analysis of three-dimensional braided composites under multiaxial loadings[J]. International Journal of Solids and Structures, 2022, 254-255:111853.
[3]. Zengfei Liu, Jingran Ge, Kai Liu*, Mengran Li, Binbin Zhang, Hongyue Wang, Jian Huang, Jun Liang*. High-fidelity modeling of 3D woven composites considering inhomogeneous intra-yarn fiber volume fractions[J]. Composite Structures, 2022, 290:115505.
[4]. Mengran Li, Kai Liu*, Jingran Ge, Junbo Xie, Zengfei Liu, Binbin Zhang, Jian Huang, Jun Liang*. A novel modeling method for the mechanical behavior of 3D woven fabrics considering yarn distortion[J]. Composites Science and Technology, 2022, 230: 109691.
[5]. Zengfei Liu, Jingran Ge*, Chunwang He, Chen Liu, Binbin Zhang, Kai Liu, Jun Liang*. A direct prediction method for 3D woven composites bending properties based on unit-cell finite element model[J]. Composites Science and Technology, 2024, 248: 110474.
[6]. Hao Li, Qirui Jin, Zengfei Liu, Chuang Ma, Jingran Ge*, Yichao Zhu*, Jun Liang. A mapping-based method capturing the mesoscopic morphological characteristics of 3D woven fabric torsion structures[J]. Composites Science and Technology, 2024, 252: 110630.
[7]. Jingran Ge, Zengfei Liu, Xinyu Hu, Xiaodong Liu*, Bingyao Li, Chunwang He, Jun Liang*. A new progressive fatigue damage model for the three-dimensional braided composites subjected to locally-variable-amplitude loading[J]. International Journal of Fatigue, 2024, 184:108313.
[8]. Xiaodong Liu, Chen Liu, Jingran Ge*, Diantang Zhang, Jun Liang*. An artificial intelligence-based and integrated procedure to reconstruct meshes for tomograms of 3D braided composites[J]. Composites Science and Technology, 2024: 110737.
[9]. Jianwei Qiao, Jingran Ge*, Haoran Wang, Feng Cheng, Mengran Li, Jun Liang*. An artificial intelligence-based and integrated procedure to reconstruct meshes for tomograms of 3D braided composites[J]. Composites Science and Technology, 2023: 110129.
[10]. Zengfei Liu, Jingran Ge*, Hao Li, Xiaodong Liu, Bing Wang, Jun Liang*. Mesoscale modeling of woven composite twisted structures combining digital element embedded model and affine transform[J]. Composites Science and Technology, 2024: 110504.