Full Text

Введение Для проектирования конструкций из полимерных композиционных материалов (ПКМ), мониторинга качества при производстве необходимо получение экспериментальных данных о характеристиках их упругости. Характеристики упругости ПКМ зависят от многообразных вариантов схемы армирования, материалов волокон и связующего, технологических и эксплуатационных факторов. Данные о характеристиках ПКМ, приведенные в литературе, зачастую противоречивы и при проведении ответственных расчетов требуют проверки. Кроме того, для ПКМ характерно значительное, по сравнению с металлами, непостоянство от образца к образцу, что также требует дополнительного контроля. В случае наиболее распространенных слоистых угле- и стеклопластиков при плоском напряженном состоянии необходимо выбрать четыре параметра, определяющие упругие свойства слоя: два модуля Юнга E1 и E2, модуль сдвига G12 и коэффициент Пуассона ν12 [1-3]. Для определения характеристик упругости ПКМ проводят испытания на растяжение и сдвиг специальных образцов [4-6]. При этом предполагается создание одноосного напряженного состояния образцов, которое реализуется лишь приблизительно, что является одной из причин погрешностей. Кроме того, такие испытания при исследовании анизотропных материалов требуют изготовления специальных образцов различной номенклатуры, использования дорогостоящих испытательных машин и специальной оснастки. Другой подход к определению характеристик упругости ПКМ опирается на изучение вибраций образцов. Он не требуют дорогостоящего оборудования и большого количества образцов, поскольку испытания неразрушающие. Методика, основанная на аналитических соотношениях, связывающих размеры образцов и низшие собственные частоты колебаний с характеристиками упругости, реализована в стандарте [7]. Использование в ней аналитических соотношений ограничивает круг исследуемых материалов. Благодаря расширению возможностей компьютерного моделирования для определения характеристик упругости ПКМ в последние 20-25 лет применяется подход, основанный на решении обратных коэффициентных задач механики деформируемого твердого тела. Он состоит в идентификации параметров модели упругости по экспериментальным данным о полях перемещений, деформаций и т.д. [8-10]. В рамках этого подхода в 1990-2000-е гг. в работах сотрудников университетов VUB (Брюссель) и KU Leuven (Левен, Бельгия) был предложен смешанный численно-экспериментальный метод (Mixed Numerical-Experimental Technique, MNET, в некоторых публикациях он называется Resonalyser Technique); обзор приведен в [11]. Идея метода состоит в экспериментальном определении нескольких собственных частот и форм колебаний образца в форме прямоугольной пластины, ее расчетном модальном анализе (например, методом конечных элементов) и последующей оптимизационной процедуре идентификации модели путем подбора характеристик упругости материала, обеспечивающих минимальное расхождение расчетных собственных частот с экспериментальными. На примерах испытаний пластин из различных материалов было показано [12-14], что MNET является удобным инструментом, позволяющим идентифицировать характеристики упругости слоистого композита. В работах [14, 15] MNET использовали для исследования упругих характеристик армированных композитов при повышенных температурах, а в работах [16, 17] - для определения эффективных характеристик жесткости гофрированных пластин и композитных сэндвич-панелей. В [18] в качестве образца использовали натурную двутавровую балку из стеклопластика. Подобный метод описан в патенте [19]. В работе [20] метод применяется для определения характеристик вязкоупругости композитов. Практическое применение MNET предполагает выбор формы, размеров и условий закрепления образцов, набора используемых для идентификации собственных частот и форм колебаний, методики их экспериментального определения, конечно-элементной модели для расчетного модального анализа, а также алгоритма решения задачи оптимизации. Эти элементы методики оказывают влияние на погрешность определения характеристик упругости, трудоемкость расчетов и экспериментов. В работе [21] показано, что при определении характеристик упругости отдельного слоя ламината наибольший вклад в погрешность определения модулей упругости вносит погрешность определения толщины образца, а коэффициента Пуассона - экспериментальных значений собственных частот. Чтобы компенсировать ограниченные возможности экспериментального определения собственных частот и форм колебаний образцов и обеспечить точность в работах [13-15, 21], авторы шли по пути увеличения количества образцов: испытывались нескольких прямоугольных образцов, различающихся соотношением сторон и ориентацией по отношению к осям анизотропии. Совершенствованию методов идентификации характеристик упругости по параметрам вибрации способствовало активное развитие в последние годы средств экспериментального модального анализа, в частности сканирующей лазерной виброметрии [22-24]. Ее применение дает принципиально новые возможности повышения точности MNET благодаря бесконтактному измерению вибраций, высокой точности определения собственных частот и высокой пространственной разрешающей способности при определении собственных форм колебаний. Следует отметить, что экспериментальная составляющая метода идентификации параметров упругости композитов по параметрам вибрации отражена в литературных источниках существенно меньше, чем расчетная. Для повышения точности идентификации характеристик упругости в работе [25] предложено дополнить процедуру MNET предварительным выбором соотношения размеров образца-пластины через отдельную процедуру оптимизации, что позволяет получить более надежные данные о коэффициенте Пуассона в плоскости слоя ламината. С целью повышения надежности результатов авторы [23] формулируют задачу одновременной минимизации функции невязки расчетных и экспериментальных значений собственных частот и стандартного отклонения идентифицированных значений параметров упругости путем вариации неизвестных значений упругих параметров и весовых коэффициентов функции невязки. При этом метод MNET еще более усложняется и требует для своей реализации специального программного обеспечения. Таким образом, метод численно-экспериментальной идентификации по результатам исследования вибрации является эффективным инструментом определения параметров упругости ПКМ. В то же время представляется, что практическая реализация этого метода применительно к различным материалам, обеспечение точности результатов при минимальной трудоемкости экспериментов и расчетов требуют дополнительных исследований, особенно в части техники эксперимента и оценки погрешностей. Объектом исследования в настоящей работе являются широко распространенные слоистые ПКМ, армированные однонаправленным угле-, или стекловолокном или тканью и состоящие из различно ориентированных одинаковых слоев. Цель исследования - разработка и оценка точности экспериментально-расчетной методики определения характеристик упругости монослоя таких материалов, основанной на использовании стандартных образцов и применении трехкомпонентной сканирующей лазерной виброметрии. 1. Численно-экспериментальная методика идентификации характеристик упругости монослоя слоистого ПКМ Отдельный слой рассматриваемых ПКМ - ортотропный материал, находящийся в условиях плоского напряженного состояния. Характеристиками упругости монослоя являются четыре параметра [2, 3, 26]: модули Юнга вдоль основы E11 и поперек основы E22, модуль сдвига G12 и коэффициент Пуассона n12. Вектор идентифицируемых параметров E (индекс Т - операция транспонирования) может быть представлен как (1) 1.1. Процедура идентификации характеристик упругости Процедура идентификации упругих характеристик основывается на решении коэффициентной обратной задачи, в которой неизвестными являются параметры, входящие в вектор E, а информацией для их определения - полученный экспериментально набор n собственных частот колебаний прямоугольного образца Идентификация рассматривается как задача оптимизации с целевой функцией, представляющей собой взвешенную сумму квадратов разностей между экспериментальными и расчетными значениями собственных частот, соответствующих одним и тем же собственным формам колебаний образца: (2) где αi - весовые коэффициенты. На идентифицируемые параметры накладываются ограничения в виде границ диапазонов поиска: (3) В проводимых расчетах за эти ограничения принималось отклонение на ±10% от некоторых априорных значений принимаемых на основании литературных и оценочных данных. Процедура идентификации характеристик упругости включает в себя несколько этапов (рис. 1). Сначала проводится взвешивание образца, определяются его размеры, рассчитывается средняя плотность материала. По этим данным разрабатывается конечно-элементная модель для проведения расчетного модального анализа образца. Рис. 1. Процедура идентификации характеристик упругости Fig. 1. Process for identification of elastic parameters На следующем этапе методом сканирующей лазерной виброметрии проводится экспериментальный модальный анализ образца, определяются собственные частоты и формы колебаний. Основной этап процедуры идентификации представляет собой подбор значений компонент вектора искомых характеристик упругости E, обеспечивающих минимизацию целевой функции (2). При этом реализуется один из алгоритмов оптимизации с многократным обращением к конечно-элементному модальному анализу. В настоящей работе использовался метод скрининга [27] - неитеративный метод прямой выборки с помощью генератора квазислучайных чисел. Его основное достоинство - малая чувствительность к нерегулярностям поведения целевой функции и высокое быстродействие. В соотношении (2) важно, чтобы расчетные и экспериментальные значения собственных частот соответствовали одним и тем же собственным формам. В настоящей работе сравнение расчетных и экспериментальных собственных форм проводилось на основании анализа их анимационного представления. В более сложных случаях для этого может быть использован анализ MAC-матрицы [28]. На последнем этапе оценивается расхождение расчетных значений собственных частот, полученных по идентифицированным характеристикам упругости, с экспериментальными данными. 1.2. Методика экспериментального модального анализа В настоящей работе для экспериментального модального анализа использован метод трехкомпонентной сканирующей лазерной виброметрии [28, 29]. Его основное достоинство - возможность бесконтактного возбуждения и измерения вибраций, что исключает искажение упругомассовых характеристик образца датчиками. Метод позволяет с высокой точностью определять собственные частоты колебаний образцов - прямоугольных пластин из ПКМ - в диапазоне до 10000 и выше. Такой диапазон включает в себя большое количество собственных частот и форм колебаний, которые могут быть использованы в процедуре идентификации. Кроме того, этот метод дает возможность определять формы колебаний в указанном диапазоне частот с высокой разрешающей способностью, сопоставимой с возможностями конечно-элементного модального анализа. Эти достоинства сканирующей лазерной виброметрии обеспечивают ей недоступные другим методам возможности в обеспечении объема и точности экспериментальных данных для идентификации характеристик упругости. Методика определения собственных частот и форм колебаний основана на представлении исследуемого объекта как колебательной системы с конечным числом n степеней свободы и определении матрицы передаточных функций H, каждый элемент которой представляет собой результат измерений отдельной частотной характеристики [28, 29]: i, j = 1…n, (4) где ω - частота; Xi(w) - частотная функция отклика объекта для i-й степени свободы на воздействие Fj(w), соответствующее j-й степени свободы. При трехкомпонентной сканирующей лазерной виброметрии на поверхности образца создается сетка сканирования (СС), каждый узел которой имеет три степени свободы. Возбуждение колебаний образца обеспечивается внешней нагрузкой с известным спектром F(w), которая прикладывается в одном или нескольких узлах СС. Реакция в виде виброскорости измеряется последовательным сканированием во всех узлах СС. Принцип измерения виброскорости при лазерной виброметрии основан на определении доплеровского сдвига частоты оптического излучения, отраженного от колеблющегося объекта. Частотная функция отклика X(w) получается путем численного Фурье-преобразования измеренной виброскорости. Полученные таким образом элементы матрицы передаточных функций H как функции частоты представляют собой амплитудно-частотные характеристики (АЧХ) для отдельных узлов СС, использующиеся для дальнейшей обработки и определения собственных частот и форм колебаний образца. Здесь лазерная виброметрия проводилась с использованием трехкомпонентного сканирующего лазерного виброметра Polytec PSV400-3D по методике, описанной в [30-33] (рис. 2). Исследуемый образец закрепляется на жесткой раме в податливых упругих подвесах, что позволяет максимально приблизить условия закрепления к отсутствию ограничений на перемещения («свободный подвес»), удобному для воспроизведения в последующих расчетах. Возбуждение колебаний осуществляется бесконтактно с помощью акустического динамика. Вместе с бесконтактным измерением виброскорости методом лазерной виброметрии это создает возможность не искажать упруго-массовые характеристики объекта исследования датчиками, элементами системы возбуждения и закреплением. Рис. 2. Схема экспериментальной установки: 1 - исследуемый образец; 2 - сканирующий лазерный виброметр; 3 - акустический возбудитель колебаний Fig. 2. Schematic of experimental setup: 1 - sample; 2 - scanning laser vibrometer; 3 - acoustic actuator Основные параметры методики, обусловливающие точность определения собственных частот и форм колебаний: исследуемый диапазон частот, количество узлов сетки сканирования, количество повторений измерения в каждой точке сканирования, параметры фильтрации сигнала и преобразования Фурье. Ниже будет описан опыт выбора этих параметров применительно к исследованию образцов из ПКМ и дана оценка погрешности определения собственных частот. 1.3. Конечно-элементное моделирование модальных характеристик образцов из слоистого композита Задача расчетного модального анализа образцов из слоистого композита состоит в определении его собственных частот и форм колебаний. Рассматривается образец, представляющий собой прямоугольную пластину с размерами в плане a и b и толщиной h (рис. 3). Материал пластины - слоистый композит с ортотропными слоями, расположенными под разными углами β к краям пластины. Рис. 3. Образец из слоистого композита Fig. 3. Sample of laminated composite Колебания образца описываются в рамках динамики деформируемого упругого тела следующей системой уравнений [34]: (5) (6) (7) где - компоненты вектора перемещений; и - компоненты тензоров напряжений и деформаций; - компоненты тензора упругих постоянных; ρ - плотность материала. В рамках модели (5)-(7) для расчетного модального анализа образцов использовался метод конечных элементов (МКЭ). Собственные колебания конечно-элементной (КЭ) модели описываются в матричной форме уравнением [35] (8) где - матрицы жесткости и масс; - вектор перемещений в узлах КЭ-модели. Расчет собственных частот и форм колебаний (k - номер собственной формы) сводится к алгебраической проблеме собственных значений [35]: (9) Матрица жесткости вычисляется через компоненты тензора упругих постоянных Cijkl, которые, в свою очередь, для рассматриваемого случая ортотропного слоя при плоском напряженном состоянии определяются через идентифицируемые технические характеристики упругости, входящие в вектор E (1). 2. Реализация и обсуждение 2.1. Объект исследования Объект исследования - слоистый углепластик на основе равнопрочной углеродной ткани Porcher и эпоксидного связующего, изготавливаемый по препреговой технологии методом автоклавного формования. Толщина монослоя 0,21 мм. Исследование проводилось на образцах, представляющих собой прямоугольную пластину длиной 255 мм и шириной 25 мм; такие образцы рекомендуются стандартами механических испытаний ПКМ [5] (рис. 4). Рис. 4. Исследованные образцы Fig. 4. Studied specimens Исследованы 3 типа образцов (они обозначены в табл. 1 как K, G, R) разной толщины с различным количеством слоев и схемами их укладки. Материал слоев и технология изготовления во всех трех партиях были одинаковыми. С целью оценки рассеяния собственных частот между различными образцами одной серии были исследованы 5 образцов типа K (табл. 2). Рассеяние параметров для этой серии образцов характеризуется значениями коэффициента вариации cv, равного отношению стандартного отклонения к среднему значению. Таблица 1 Характеристики исследованных образцов Table 1 Parameters of studied specimens Серия образца Масса, г Толщина, мм Плотность, кг/м3 Число слоев Схема укладки K 38* 3,7* 1586 18 0/45/90/-45/0/45/45/0/-45/90/45/0/0/45/90/-45/0/45 G 35 3,6 1525 17 0/45/90/-45/0/45/90/-45/0/45/90/-45/0/45/90/-45/0 R 30 3,0 1569 15 0/-45/90/45/90/45/0/-45/90/0/90/0/90/0/90 *Примечание: значком (*) обозначено среднее значение для партии из 5 образцов. Таблица 2 Характеристики партии исследованных образцов типа K Table 2 Parameters of K-type specimens Номер образца Масса, г Толщина, мм Плотность, кг/м3 1 38 3,7 1611 2 37 3,9 1488 3 39 3,7 1653 4 37 3,7 1569 5 38 3,7 1611 Среднее 37,8 3,74 1586 cv, % 2,2 2,4 3,9 2.2. Результаты экспериментального модального анализа Для определения модальных характеристик образцов использовалась методика экспериментального модального анализа, описанная в п.1.2. Для возбуждения колебаний использовался сигнал, изменяющийся во времени по гармоническому закону с постоянной амплитудой и частотой, возрастающей от 0 до 12 000 Гц. Сетка сканирования включала в себя 600 узлов. В каждом узле проводилось осреднение по трем измерениям. Для каждого образца проводили не менее трех испытаний. При численном Фурье-преобразовании измеренных виброскоростей разрешение по частоте составляло около 1 Гц. Было проведено три серии экспериментов. В первой для одного из образцов серии K (№ 5, табл. 2) определяли собственные частоты f и формы колебаний по результатам трех измерений. В диапазоне до 10000 Гц выявлено 16 собственных форм колебаний (табл. 3). Среди них 8 форм, характеризующихся изгибом образца, 6 крутильных и 2 формы, при которых изгиб образца происходит в его плоскости. Значения коэффициента вариации cv, характеризующего в данном случае случайные погрешности измерений, не превышают 0,31 %. Следует отметить, что наибольшая погрешность соответствует низшей изгибной и крутильным формам колебаний. Таблица3 Собственные формы и частоты f колебаний образца типа K (в 1-й серии экспериментов) Table 3 Eigenmodes and eigenfrequencies of K-type specimen № 5 (1st series of experiments) № Форма колебаний f, Гц cv , % № Форма колебаний f, Гц cv , % 1 1и 319 0,31 9 3к 4790 0,15 2 2и 874 0,07 10 2п 5390 0,08 3 1к 1553 0,26 11 6и 5710 0,18 4 3и 1697 0,12 12 4к 6468 0,02 5 1п 2061 0,00 13 7и 7511 0,12 6 4и 2790 0,14 14 5к 8214 0,05 7 2к 3151 0,24 15 8и 9489 0,11 8 5и 4138 0,11 16 6к 9866 0,07 Примечание. Собственные формы колебаний обозначены: «и» - изгибные, «к» - крутильные, «п» - изгибные в плоскости образца. Во второй серии экспериментов исследовали партию из пяти образцов типа K. В исследованном диапазоне частот до 10000 Гц у всех образцов было выявлено 16 собственных форм колебаний, совпадающих с приведенными в табл. 3. Собственные частоты, осредненные по трем испытаниям каждого образца, приведены в табл. 4. Коэффициенты вариации собственных частот, отражающие в данном случае наряду с погрешностью измерений рассеяние свойств материала в разных образцах, в 2-3 раза больше, чем коэффициенты вариации, определяемые только погрешностями измерений частот (см. табл. 3). В третьей серии экспериментов определяли собственные формы и собственные частоты колебаний образцов G и R. В диапазоне частот до 6000 Гц у образца G выявлено 11 собственных форм колебаний, формы которых совпали с первыми 11 формами колебаний образца K (см. табл. 3). У образца R в этом же диапазоне частот выявлено 8 собственных форм, не были получены собственные формы 1к, 5и, 2п, остальные 8 собственных форм совпадают с приведенными в табл. 3. Значения собственных частот приведены в табл. 4. Таблица 4 Собственные частоты колебаний образцов (во 2-й и 3-й сериях экспериментов) Table 4 Natural frequencies of K-type specimens (2nd and 3rd series of experiments) Собственные формы Собственные частоты, Гц № п/п Обозначение K G R K-1 K-2 K-3 K-4 K-5 Среднее cv, % 1 1и 320 326 321 327 320 322,80 1,06 318 283 2 2и 883 894,5 888 897 886 889,70 0,66 872 777 3 1к 1584 1609 1594 1609 1587 1596,60 0,75 1552 - 4 3и 1723 1744 1728 1742 1737 1734,80 0,52 1701 1520 5 1п 2148 2148 2128 2146 2139 2141,80 0,40 2061 2062 6 4и 2820 2855 2829 2859 2850 2842,60 0,60 2789 2305 7 2к 3229 3244 3228 3247 3251 3239,80 0,33 3144 2500 8 5и 4174 4227 4186 4229 4210 4205,20 0,58 4127 - 9 3к 4903 4936 4910 4929 4947 4925,00 0,37 4787 3710 10 2п 5624 5616 5554 5616 5544 5590,80 0,69 5381 - 11 6и 5764 5833 5775 5829 5825 5805,20 0,57 5711 5128 12 4к 6621 6648 6612 6653 6656 6638,00 0,30 - - 13 7и 7599 7651 7589 7651 7645 7627,00 0,43 - - 14 5к 8408 8421 8391 8421 8421 8412,40 0,17 - - 15 8и 9610 9677 9645 9697 9639 9653,60 0,40 - - 16 6к 10266 10280 10252 10280 10296 10274,80 0,13 - - 2.3. Конечно-элементная модель образца При конечно-элементном моделировании собственных частот и форм колебаний образцов в соответствии с методикой, приведенной в п.1.3, принималось, что модель материала - слоистый композит с ортотропными линейно-упругими слоями. Считали, что различно ориентированные слои деформируются совместно без проскальзывания. Конечно-элементная (КЭ) модель образца состоит из восьмиузловых призматических элементов (рис. 5), при этом в рамках одного элемента объединяются все ориентированные различным образом слои. Принималось, что образец свободен от ограничений на перемещения («свободный подвес»). Рис. 5. КЭ-модель образца Fig. 5. FE model of specimen Характерный размер элементов в плоскости пластины был выбран на основании серии предварительных расчетов образца K и составил 2,5 мм, при этом КЭ-модель содержала около 1000 элементов, что обеспечило погрешность расчета первых 11 собственных частот в пределах 0,3 % (рис. 6). Рис. 6. Оценка расчета собственных частот МКЭ Fig. 6. FEM-based estimate of natural frequencies В предварительном расчете собственных форм и частот характеристики упругости монослоя принимали по данным, приведенным в работе [26] для близкого по составу материала. Расчетные собственные формы, порядок их следования совпадают с экспериментальными, приведенными в табл. 3. В табл. 4 полученные значения 11 низших собственных частот колебаний образцов K, G, R сравниваются с экспериментальными данными (см. табл. 4). Расхождение данных расчета и эксперимента составляет до 12,4 %, причем практически все расчетные значения ниже экспериментальных. По-видимому, это связано с приблизительным характером данных о характеристиках упругости, так как размеры и масса образцов были определены с высокой точностью и сходимость конечно-элементного расчета подтверждена выше. Таблица 5 Сравнение расчетных и экспериментальных значений собственных частот (характеристики упругости монослоя приняты по данным [26]) Table 5 Comparison of calculated and experimental magnitudes of natural frequencies (elastic parameters of ply are taken from [26]) Форма колебаний K*) G R , Гц , Гц Δ, % , Гц ,Гц Δ, % , Гц , Гц Δ, % 1 1и 322,80 306 5,0 318 308 3,3 283 269,77 4,7 2 2и 889,70 839 5,8 872 843 3,3 777 740,05 4,8 3 1к 1596,60 1605 -0,8 1552 1496 3,6 - 907,5 4 3и 1734,80 1631 6,4 1701 1639 3,6 1520 1440,2 5,3 5 1п 2141,80 2057 2,8 2061 2025 1,8 2062 1805,3 12,4 6 4и 2842,60 2668 6,7 2789 2679 3,9 2305 2160,4 6,3 7 2к 3239,80 3221 1,1 3144 3008 4,3 2500 2357,4 5,7 8 5и 4205,20 3932 6,8 4127 3946 4,4 - 2816,7 9 3к 4925,00 4857 2,2 4787 4548 5,0 3710 3479 6,2 10 2п 5590,80 5360 3,4 5381 5274 2,0 - 3887,3 11 6и 5805,20 5405 7,5 5711 5421 5,1 5128 4790 6,6 *) Примечание: экспериментальные значения собственных частот для образцов серии K осреднены по партии из 5 образцов. 2.4. Результаты и анализ точности идентификации упругих характеристик Идентификация упругих характеристик E монослоя слоистого ПКМ проводилась в соответствии с процедурой, изложенной в п. 1.1. Использовались полученные экспериментально значения восьми низших собственных частот (i = 1...8), осредненных по партии образцов K (см. табл. 4). Весовые коэффициенты (i = 1...8) в целевой функции (2) были приняты равными единице. В качестве значений характеристик упругости использовавшихся для определения границ диапазонов поиска (3), принимались данные, приведенные в работе [26] (табл. 6). На примере образцов серии K исследовано влияние количества проб в скрининге при решении оптимизационной задачи (2), (3) на получаемые значения характеристик упругости. Количество проб N принималось равным 10, 20, 50 и 100. На рис. 7 показана сходимость решения при увеличении числа проб; удовлетворительная сходимость (расхождение в пределах 1 %) достигается при N = 50. В процессе оптимизации целевая функция (2) снизилась по сравнению с исходным значением более чем в 3 раза. Полученные в результате идентификации характеристики монослоя образцов серии K приведены в табл. 6. Модули упругости E11 и E22 оказались примерно на 9 % выше, чем принятые по данным [26]. а б в Рис. 7. Зависимость результатов идентификации от числа проб: а - модули Юнга; б - модуль сдвига; в - коэффициент Пуассона Fig. 7. Dependence of elastic parameters on number of samples: a - Young's modulus; b - shear modulus; c - Poisson’s ratio Таблица 6 Характеристики монослоя образцов типа K, полученные в результате идентификации Table 6 Ply parameters of K-type samples obtained with identification procedure E11, ГПа E22, ГПа G12, ГПа n21 По данным [26] 63,9 63,9 4,08 0,040 После идентификации 69,7 69,8 4,14 0,042 Описанная процедура идентификации характеристик упругости монослоя была проведена для образцов G и R по экспериментальным данным для 8 низших собственных частот, полученным с числом проб 50. Полученные результаты приведены в табл. 7. Видно, что характеристики упругости монослоя, полученные для образцов с разным количеством слоев и разными схемами укладки, согласуются между собой. Коэффициент вариации по трем типам образцов составляет для модулей Юнга около 1 %, несколько большие значения 2-4,9 % - для коэффициента Пуассона и модуля сдвига. В данном случае коэффициент вариации может рассматриваться как мера погрешности определения характеристик монослоя на разных образцах, вбирающая в себя как погрешность идентификации, так и рассеяние характеристик в разных типах образцов. Принимая во внимание, что различие плотности материала образцов рассматриваемых серий характеризуется коэффициентом вариации 3,9 %, полученное различие в характеристиках упругости можно считать приемлемым. Таблица 7 Сравнение характеристик монослоя образцов K, G и R, полученных в результате идентификации Table 7 Comparison of elastic parameters of various samples obtained with identification procedure Параметр Образец Cреднее Коэффициент вариации % K G R E11, ГПа 69,7 69,76 69,65 69,69 0,09 E22, ГПа 69,8 68,43 69,82 69,35 1,16 G12, ГПа 4,14 3,93 4,14 4,12 4,39 ν12 0,042 0,04 0,04 0,04 1,97 Для дополнительной оценки точности найденных характеристик упругости по их значениям были рассчитаны 11 собственных частот и форм колебаний образцов всех трех типов. Полученные расчетные значения собственных частот сравниваются в табл. 8 с экспериментальными данными . Следует отметить, что среди полученных 11 собственных частот три не использовались в процедуре идентификации. Расхождение экспериментальных и расчетных значений в основном лежит в пределах 2 %. Несколько выпадает значение 4,9 % у образца R, которое соответствует собственной форме изгибных колебаний в плоскости образца. Таблица 8 Сравнение расчетных и экспериментальных значений собственных частот (расчет по характеристикам упругости монослоя, полученным в результате идентификации) Table 8 Comparison of calculated and experimental magnitudes of natural frequencies (calculated using elastic parameters of ply obtained with identification procedure) Форма колебаний K G R , Гц , Гц Δ, % , Гц , Гц Δ, % , Гц , Гц Δ, % 1 1и 322,80 318,43 1,4 318 320 -0,7 283 280,56 0,9 2 2и 889,70 872,9 1,9 872 877 -0,6 777 773,12 0,5 3 1к 1596,60 1658 -3,8 1552 1543 0,6 - 4 3и 1734,80 1696,6 2,2 1701 1704 -0,2 1520 1515 0,3 5 1п 2141,80 2142,2 0,0 2061 2107 -2,2 2062 1961,4 4,9 6 4и 2842,60 2772,1 2,5 2789 2783 0,2 2305 2265,1 1,7 7 2к 3239,80 3326,6 -2,7 3144 3101 1,4 2500 2503 -0,1 8 5и 4205,20 4081,2 2,9 4127 4095 0,8 - 9* 3к 4925,00 5014,9 -1,8 4787 4688 2,1 3710 3736,8 -0,7 10* 2п 5590,80 5581,8 0,2 5381 5486 -2,0 - 11* 6и 5805,20 5602,4 3,5 5711 5618 1,6 5128 5215,2 -1,7 Примечание: значком (*) обозначены собственные частоты, не использовавшиеся в процедуре идентификации. Заключение Для определения характеристик упругости монослоя слоистого композита с ортотропными слоями может быть рекомендован экспериментально-расчетный метод, состоящий в идентификации определяемых характеристик по результатам экспериментальных данных о собственных частотах и формах колебаний стандартных образцов. Разработана процедура реализации отдельных этапов: экспериментов, расчетов, контроля результатов. Проведен анализ погрешностей экспериментов и расчетов, получена оценка точности определяемых характеристик монослоя. Для определения собственных частот и форм колебаний образцов рекомендуется использование трехкомпонентной сканирующей лазерной виброметрии, с помощью которой в настоящей работе удалось получить собственные формы и частоты колебаний образцов в диапазоне частот до 10000 Гц. Отработана техника эксперимента и выбраны параметры методики, обеспечивающие необходимую точность определения собственных частот. Погрешность определения собственных частот лежит в пределах 0,31 %. Идентификация характеристик материала рассматривается как задача оптимизации с целевой функцией, представляющей собой взвешенную сумму квадратов разностей между экспериментальными и расчетными значениями собственных частот. Для ее решения был использован метод квазислучайного поиска в сочетании с конечно-элементным модальным анализом. Проверена сходимость процедуры идентификации с увеличением количества проб. Установлено, что удовлетворительная сходимость достигается при числе проб 50. Используемая в расчетах конечно-элементная модель образца должна обеспечивать сходимость результатов расчета собственных частот в пределах 0,3 %. Для контроля полученных значений упругих характеристик монослоя рассчитаны собственные частоты колебаний, в том числе не использованные в процедуре идентификации; расхождение расчетных данных с экспериментальными не превысило 4,9 %. Оценку погрешности определения характеристик упругости проводили на трех различных сериях образцов из слоистого углепластика с одинаковым материалом слоев и различным их количеством и схемами укладки. Погрешность определения модулей Юнга составляет около 1 %, коэффициента Пуассона и модуля сдвига - в пределах 4,9 %. Учитывая, что рассеяние плотности материала образцов составило 3,9 %, такую точность можно считать приемлемой. Разработанная методика может быть рекомендована для определения параметров модели материала, необходимых для расчетов изделий из слоистых композитов на прочность и колебания.

About the authors

M Sh Nikhamkin

Perm National Research Polytechnic University

D G Solomonov

Perm National Research Polytechnic University

V V Silberschmidt

Wolfson School of Mechanical, Electrical and Manufacturing Engineering, Loughborough University

References

Statistics

Views

Abstract - 373

PDF (Russian) - 161