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荷兰推出计划以加快热塑性复合材料工业化进程

2021-03-13 16:134450
 车辆越轻,消耗的燃料越少,排放的二氧化碳也越少。足够坚固以确保乘客安全的轻质材料也很受到汽车和飞机制造商的欢迎。热塑性复合材料是一种轻巧、坚固、易于处理和回收利用的纤维增强塑料,它们在加热时会变软。飞机机身和机翼中的某些组件已经由这种相对较新的材料制成。但是,它们尚未得到广泛使用。
  ENLIGHTEN——Enabling Integrated Lightweight Structures In High Volumes(大批量启用集成轻量级结构) 的目标是找到一种使用这种材料以可预测,可复制且经济高效的方式生产可靠的整体结构的方法。这项耗资600万欧元、为期5年的项目将由特文特大学(UT,荷兰特温特)和UT、热塑性复合材料研究中心(TPRC,荷兰特温特)科学家Remko Akkerman博士共同发起。作为荷兰观测计划的一部分,热塑性复合材料研究中心(TPRC)对科学家提出了挑战,要求他们建立能够产生真正的经济和社会影响的创新性新研究领域。由荷兰研究委员会(NWO)和经济事务与气候部共同建立的六个观测联盟正在荷兰成立,有138家公司和组织自筹资金1000万欧元,以匹配荷兰政府提供的2200万欧元预算。
  开发多尺度细节
  CW杂志与Akkerman进行了访谈,以更好地了解ENLIGHTEN的真正含义。“ CompositesWorld(《复材》杂志)的读者对TPRC所做的工作非常熟悉,我们专注于快速热塑性加工,包括焊接、包覆成型以及二次利用,” Akkerman说。“我们发表了许多研究材料,工艺和性能的结果。但是这些工艺如何影响复合材料中纤维基质的分布和孔隙率?反过来它又如何影响零件的机械性能?这些过程如何影响工作状态中裂纹的萌生和增长?为了使热塑性复合材料走向成熟以用于更广泛的工业用途,我们需要对这些有更好的理解。”
  这就是为什么ENLIGHTEN是一个如此庞大的计划的原因,它涉及了聚合物、复合材料微观力学、多尺度数字建模以及数字数据科学领域的专家。“我们的目标是发展知识,然后将其用于优化这些热塑性复合材料工艺以实现佳性能,” Akkerman说。“我们还将整合工艺过程监控(因为材料质量取决于个人控制工艺的能力)和机器学习,以加快这种优化。”
  ENLIGHTEN联盟包括22个合作伙伴,涵盖了汽车和航空航天供应链。
  ENLIGHTEN计划涵盖了荷兰所有的三所技术大学(特文特大学,代尔夫特理工大学和埃因霍芬理工大学),以及整个汽车和航空航天供应链中的公司,包括OEM、一级供应商和中小型企业。荷兰境外的组织也参与其中,包括参与英国CATAPULT(弹射中心)项目的的华威大学WMG高价值制造中心以及汽车制造商塔塔汽车公司(Tata Motors,印度孟买)旗下子公司捷豹路虎(Jaguar Land Rover)。
  该显微照片显示了纤维在连续纤维增强的毛坯和短纤维增强的注塑成型件之间的熔合线上方的某些迁移。这如何影响零件的强度和性能是ENLIGHTEN要解答的众多问题中的一个。
  “我们将研究的工艺包括感应焊接,超声波焊接以及二次成型,后者还具有焊接界面,每种界面涉及相同的物理现象,但速率不同,” Akkerman指出。“因此,关于纤维运动、应力和裂纹萌生的所有相同现象也适用于此。” 但是,难道焊接的热塑性复合材料结构已经在商用飞机上应用了30多年了吗?他指出:“是的,但是这些结构都没有使用感应焊接或超声波焊接与单向预浸带,这很难理解和控制,但是如果我们能够完全预测过程,则生产起来也更具有经济效率。”
  多尺度建模和物理测试将在ENLIGHTEN项目中发挥关键作用。“如果不研究复合材料的制造工艺,就不可能理解复合材料,” Akkerman说。“通过数字建模,我们可以提出假设,然后并排进行实验以验证我们的结果并加深我们的理解。例如,这包括在微观层面上观察晶体结构的形成,在中观层面上观察纤维在焊接过程中如何运动以及在宏观层面观察这些现象如何相互作用以影响应力,微裂纹和结构的终载荷的发展。我在我们的行业中尚未见过这种非常深入却又综合的调查水平。”
  但是机器学习在哪里发挥作用?“工作包1和2中的每个分析元素都需要数小时才能运行,” Akkerman说,“并且必须针对每种特定的材料、零件和过程重复进行分析。如果要在所有这些比例和模型上实现优化,将需要数千小时。但是,当我们这样做时,我们将积累有关所有这些现象如何相互关联的数据。然后,我们可以训练神经网络,以完全符合底层物理原理来识别此数据中的连接。”
  他解释了一下下面显示的工作范围,“从左到右,从上到下都有联系。基于所有这些分析,我们的目标是开发可以以更通用、更灵活的方式使用的算法,而不必每次都从头开始。换句话说,这些算法可以应用于给定的零件,从而帮助您优化工艺参数和材料选择。可以将机器学习视为具有许多变量的曲线拟合类型。” 他承认这并不是一个完美的类比,但结果实际上是相似的,因为曲线(在这种情况下更像是多维超曲面)将显示出指明前进方向的相关性和因果关系。
  材料、传播和终目标
  后确定要研究的材料是ENLIGHTEN项目的要任务之一。“有可能的聚酰胺6(PA6,尼龙)将被研究用于汽车和低熔点聚芳醚酮(LM-PAEK)航空航天,”Akkerman说。“我们将评估其他材料,并查看所有可用数据。”例如,这可能包括其他项目产生的数据,例如Clean Sky 2(洁净天空2)中的MECATESTERS,它使用碳纤维增强的LM PAEK UD带进行了大量测试。同时,Clean Sky 2 STUNNING程序将组装多功能机身演示器(MFFD)的下半部分,从而产生大量有关超声焊接的数据。Akkerman指出了在TPRC进行的COMPeTE项目,该项目研究了许多不同材料组合的二次成型。
  关于项目成果的传播,ENLIGHTEN联盟将每年召开一次大会,每个工作包中的小组将根据需要开会,以实现既定的里程碑。在项目进行期间,将在和国际会议上进行个人介绍,并在项目的后一年组织一次专门的会议或完整的国际会议,以分享总体结果。
  Akkerman说,终的目标是,例如通过航空发动机中单晶金属的材料设计方法,使热塑性复合材料达到金属行业所拥有的水平。“他们的目标是获得对飞机的未来必不可少的性能。我们看到,在更大范围的流动性方面也有同样的任务。我们正在尝试设计焊接和二次成型工艺,以优化用于航空航天和汽车结构的轻质热塑性复合材料的性能,但是我们仍然有很多可变性。其结果是安全系数过高,效率低于实际提供的技术。是的,我们有热塑性复合材料零件应用在飞机上,但花了30年才走到今天这一步。欧洲设定了到2050年实现碳中和的目标,即不到30年。如果我们继续走同样的道路,仍然要经历很多试验和错误,那么我们将无法实现应对气候变化所必需的目标。我们通过ENLIGHTEN看到了一条更有效的途径,现在是该采取行动的时候了。”
作者:GINGER GARDINER,CW杂志高级编辑
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