DEVELOPMENT AND EXPLOITATION OF SHAPE-GENERATING MOLDING TOOLS MADE OF POLYMER COMPOSITE MATERIALS IN THE PRODUCTION OF AIRCRAFT COMPOSITE STRUCTURES

封面

如何引用文章

全文:

详细

The problem of rational design of the structure, manufacturing of shape-generating molding tools made of polymer composite materials and its use in forming thin-walled composite structures by vacuum infusion is viewed. Taking into account the requirement of minimum deformations of warping of the molded composite structure caused by residual stresses as a result of polymerization of the binder, the necessity of creating such equipment in two stages is justified. This implies both: a master mold making on CNC and producing the most open composite mold used for molding finished structures. Using the example of a thin-walled aircraft structure of complex geometry, the possibility of obtaining a process scheme and controlling the modes of manufacturing a composite mold and a part molded on it applying a developed computer modeling tool, that uses experimentally determined characteristics of components (reinforcing glass, carbon fabrics, thermosetting resins) and CAD models of the molded structure as initial information, is shown. The necessary experimental equipment, experimental technique and data processing to obtain the dependences of compressibility and permeability on the degree of binder filling of composite molds, and also on the ratio of externally applied compression and internal pressure, are viewed evidence from an 8-layer fiberglass preform T-10-14. For the consistent description of the viscosity of thermo-reactive resins, which evolves within the process and depends on temperature, degree of polymerization and time, a semi-empirical model is proposed, the parameters of which can be found in an empirical way by methods of differential scanning calorimetry and rheometry. The use of the developed computer modeling tool to maximize the level and equalization of the specific volume of the reinforcing component in the body of the molded structure, reducing the duration of the vacuum infusion process is illustrated by the example of three strategies for controlling external compression and vacuum pressures.

作者简介

Sergey Shevtsov

Don State Technical University

Email: aeroengdstu@list.ru
doctor of technical sciences

Natalia Snezhina

Don State Technical University

ORCID iD: 0000-0002-8089-4504

Alexander Kamchatny

Rostov Helicopter Production Complex «Rostvertol» PJSC

参考

  1. Hsiao K.T., Heider D. Vacuum assisted resin transfer molding (VARTM) in polymer matrix composites // Manufacturing techniques for polymer matrix composites (PMCs). – Woodhead Publishing, 2012. P. 310–347. doi: 10.1533/9780857096258.3.310.
  2. Matveev M.Y. et al. A numerical study of variability in the manufacturing process of thick composite parts // Composite Structures. 2019. vol. 208. P. 23–32. doi: 10.1016/j.compstruct.2018.09.092.
  3. Mehdikhani M. et al. Voids in fiber-reinforced polymer composites: A review on their formation, characteristics, and effects on mechanical performance // Journal of Composite Materials. 2019. vol. 53. № 12. P. 1579–1669. doi: 10.1177/0021998318772152
  4. Hu W., Centea T., Nutt S. Effects of material and process parameters on void evolution in unidirectional prepreg during vacuum bag-only cure // Journal of Composite Materials. 2020. vol. 54. № 5. P. 633–645. doi: 10.1177/0021998319864420.
  5. Shevtsov S. et al. Two-stage numerical approach for reliable recognition of dry spots at the VAP infusion of large composite parts of complex shape // Composite Structures. 2021. vol. 259. P. 113437. doi: 10.1016/j.compstruct.2020.113437.
  6. Chai B.X. et al. Simulation-based optimisation for injection configuration design of liquid composite moulding processes: A review // Composites Part A: Applied Science and Manufacturing. 2021. vol. 149. P. 106540. doi: 10.1016/j.compositesa.2021.106540.
  7. Hwang S.S. et al. Cure kinetics and viscosity modeling for the optimization of cure cycles in a vacuum-bag-only prepreg process // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2018. vol. 99. P. 2743–2753. doi: 10.1007/s00170-018-2467-y.
  8. Martinez P., Jin B., Nutt S. Thickness variation in contoured composite parts by vacuum infusion //Advanced Manufacturing: Polymer & Composites Science. 2023. vol. 9. № 1. P. 2279604. doi: 10.1080/20550340.2023.2279604.
  9. Hu Y. et al. Thickness effect on flexural strengths of laminar carbon fibre composites // Thin-Walled Structures. 2023. vol. 186. P. 110690. doi: 10.1016/j.tws.2023.110690.
  10. Yalcinkaya M.A., Sozer E.M., Altan M.C. Dynamic pressure control in VARTM: Rapid fabrication of laminates with high fiber volume fraction and improved dimensional uniformity // Polymer Composites. 2019. vol. 40. № 6. P. 2482–2494. doi: 10.1002/pc.25130.
  11. Zhilyaev, I. et al. Simulation of the composite performs post-infusion leveling of porosity and thickness under action of controlled pressures // Bulletin PNRPU. Mechanical engineering, materials science, 2022, Vol. 24, No. 4, P. 5–17. DOI: 0.15593/2224/-9877/2022.4.01.
  12. Shevtsov, S. et al. Modeling of vacuum-infusion molding of thin walled composite structures using post-infusion equalizing pressures // In Conference proceedings: Simulation. Theory and practice (IMMOD-2023), Kazan: AN RT publ., 2023, P. 290–300.
  13. Zhang C. et al. Review of curing deformation control methods for carbon fiber reinforced resin composites // Polymer Composites. 2022. vol. 43. №. 6. P. 3350–3370. doi: 10.1002/pc.26648.
  14. Zhang C. et al. Effect of mold on curing deformation of resin transfer molding‐made textile composites //Polymer Composites. 2023. vol. 44. № 11. P. 7599–7610. doi: 10.1002/pc.27648.
  15. Jing X. et al. Process optimization for short carbon fiber polyetherimide composite mold //Journal of Reinforced Plastics and Composites. 2023. P. 07316844231194589. doi: 10.1177/07316844231194589.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».