56、玻璃纤维增强复合材料不同铺层方向的加工研究

最新推荐文章于 2025-09-18 09:32:33 发布
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分类专栏： 智能制造前沿技术探析 文章标签： 玻璃纤维增强复合材料 铺层方向 磨料水射流加工
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玻璃纤维增强复合材料不同铺层方向的加工研究

1. 材料与方法
  • 材料准备 ：从相关供应商处采购商用连续玻璃纤维、环氧树脂和固化剂。将HY556型固化剂和Araldite - LY951型环氧树脂按1:10的比例混合。
  • 复合材料制备流程 ：
    1. 将连续纤维线轴放置在筒子架上，纤维一端浸入与鼓式缠绕机相连的树脂槽中。
    2. 通过鼓式缠绕得到圆柱状板材，将其切割成模具尺寸，并按不同纤维铺层方向（FPO）排列。
    3. 在150°C的液压机中进行3小时的压缩成型。在此过程中，向模具型腔涂抹树脂，逐层堆叠纤维，每层放置后施加轻载，最后将堆叠样品在150°C下压缩成型3小时。
步骤 操作内容
1 放置纤维线轴于筒子架
2 纤维浸入树脂槽
3 鼓式缠绕得板材
4 切割板材至模具尺寸
5 按FPO排列板材
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hypermesh 复合材料_碳纤维复合材料防撞梁轻量化设计
weixin_39770821的博客
12-03 2411
来源：汽车轻量化在线［摘要］为某车型设计了碳纤维复合材料防撞梁，建立了其有限元分析模型，并用传统钢制防撞梁碰撞试验与仿真结果对比验证了模型准确性。然后采用全因子实验设计确定其横截面形状与铺层顺序的最优组合，最后应用NSGA-Ⅱ遗传算法对防撞梁结构铺层厚度进行了多目标优化。结果表明，在其碰撞性能提高的基础上，轻量效果达到将近65%，且优化后的防撞梁结构与吸能盒和前纵梁结构连接后，在高速碰...
56、不同铺层取向玻璃纤维复合材料的加工研究
ggg99的专栏
08-27 35
本研究探讨了不同铺层取向（FPO）对玻璃纤维增强环氧树脂复合材料在磨料水射流加工（AWJM）中加工性能的影响。通过Taguchi实验设计分析喷射压力（JP）、横向速度（TS）和离焦距离（SOD）对材料去除率（MRR）、切口锥度（KA）和表面粗糙度（Ra）的贡献，发现TS在0° FPO下影响最显著，而JP在90° FPO下作用突出。研究揭示了FPO与加工参数之间的相互作用机制，并提出了优化加工工艺的建议，为复合材料在航空航天、汽车等领域的高效高质量加工提供了理论支持和技术指导。
13、玻璃和碳纤维增强聚合物复合材料及搅拌摩擦焊研究
dream的博客
09-07 92
本博客探讨了玻璃和碳纤维增强聚合物复合材料的制备与性能，以及搅拌摩擦焊（FSW）在铝合金中添加碳化硅纳米颗粒的应用。研究分析了不同纤维组合对冲击强度和硬度的影响，并通过VARTM工艺优化复合材料制造。同时，研究了FSW过程中工具焊接速度对微观结构、SiCNP分布及拉伸性能的作用，确定了最佳工艺参数。文章进一步提出实际应用中的挑战与解决方案，并展望未来在材料性能提升、工艺创新及新能源、航空航天等领域的拓展方向。
47、生物柴油与玻璃纤维增强聚合物复合材料性能研究
elastic6hunter的博客
09-18 18
本研究探讨了WCOME生物柴油在单缸水冷柴油发动机中的燃烧与热性能，以及玻璃纤维增强聚合物（GFRP）层压板的层间剪切强度（ILSS）影响因素。结果表明，随着生物柴油混合比例增加，制动比油耗上升，制动热效率略有下降，排气温度升高。在GFRP层压板中，对称结构和较低纤维体积分数有助于提高ILSS，6层对称层压板表现出最优性能。通过威布尔分析发现，高ILSS样本的数据离散性更小，稳定性更高。研究为生物柴油应用和复合材料设计提供了重要参考。
20、玄武岩/凯夫拉/玻璃纤维硬铝层压板增强复合材料的钻孔圆度比较
ii567的博客
07-27 34
本研究探讨了纳米粘土填料对玄武岩/凯夫拉/玻璃纤维硬铝层压板增强复合材料钻孔圆度的影响。通过对比添加4%体积分数纳米粘土的有填料组与无填料组的钻孔受损面积，发现无填料组的钻孔圆度更优，受损面积更大。实验采用手工铺层与压缩成型制备样本，使用CNC机床进行钻孔，并利用ImageJ软件分析圆度。统计结果显示，填料的引入虽可能提升部分力学性能，但增加了加工难度。研究还总结了混合工艺、温度控制、冷却过程、水分含量及填料尺寸等关键影响因素，为复合材料的优化提供了参考。未来可进一步探索填料类型、制造工艺改进及多领域应用拓
59、复合材料机械性能的实验研究与比较
ggg99的专栏
08-30 31
本文研究了玻璃纤维增强塑料（GFRP）和铜与碳纳米管复合材料的制备方法、机械性能及耐磨性能。通过添加碳纳米管和锯末，GFRP的拉伸强度、弯曲强度、硬度和抗冲击性均有所提升；而在铜基体中引入多壁碳纳米管后，复合材料的硬度提高，磨损率显著降低。实验采用粉末冶金法和手工铺层法分别制备样品，并依据ASTM标准进行多项性能测试。结果表明，碳纳米管作为增强相能有效改善复合材料的力学与摩擦学性能，为复合材料在工程领域的应用提供了重要参考。
37、复合材料与纳米材料研究：玉米基增强复合材料及ZnO@ZnS核壳纳米棒的探索
http9protocoller的博客
08-30 49
本文研究了两种新型材料：玉米基增强复合材料和宽禁带ZnO@ZnS核壳纳米棒。前者通过引入羧甲基纤维素、瓜尔胶和ABS作为增强相，结合实验设计（DoE）与田口方法优化工艺参数，显著提升了材料的拉伸、压缩和冲击强度，展现出替代传统泡沫塑料的潜力；后者采用水浴法合成ZnO@ZnS核壳结构，具有多孔壳层特性，经XRD、UV-Vis和TEM分析表明其具备优良的光学性能和微观结构，适用于染料敏化太阳能电池等领域。研究为环保复合材料和可再生能源材料的应用提供了重要依据。
6、纳米颗粒填充聚合物基复合材料钻孔表面粗糙度研究
ipfs8storage的博客
06-21 76
本研究探讨了纳米颗粒填充聚合物基复合材料在钻孔过程中的表面粗糙度问题。通过实验设计和参数优化，分析了主轴转速、进给速度和钻头直径对表面粗糙度的影响，并比较了不同纳米填料（如纳米粘土和石墨烯）对改善表面质量的作用。研究发现，较低的进给速度和较高的主轴转速有助于降低表面粗糙度，而纳米填料的加入进一步提高了钻孔质量，其中石墨烯增强效果最为显著。基于Taguchi方法建立了数学模型，并通过方差分析验证了其准确性，为实际生产中的参数选择提供了理论支持。
46、玻璃纤维增强塑料（GFRP）结构疲劳损伤监测研究
moon9的博客
08-02 54
本文研究了玻璃纤维增强塑料（GFRP）结构在疲劳载荷下的损伤机制，并采用机电阻抗谱（EMIS）和概率损伤检测重建算法（RAPID）两种主动结构健康监测方法进行损伤识别与跟踪。通过三点弯曲疲劳试验，结合压电晶片传感器（PWAS），分析了薄板与厚梁在不同加载条件下的损伤演化过程。研究表明，EMIS对早期基体开裂引起的阻尼变化敏感，适用于初期损伤监测；RAPID则能有效生成损伤强度概率图，反映损伤的空间分布与扩散趋势。实验结果表明，两种方法均优于传统力-位移监测法，结合数值模型可进一步提升损伤机理与信号特征的关联
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
Lua中loadstring应用[源码]
最新发布
11-24
本文介绍了在Lua编程中使用loadstring函数解析字符串公式的方法，特别是在游戏开发中的应用。通过示例代码展示了如何解析包含动态变量的字符串，如属性键、操作符和技能等级等，并动态计算其值。文章详细说明了如何利用loadstring将字符串转换为可执行的Lua代码，并处理复杂的公式解析，如计算buff持续时间和属性加成。这对于需要动态处理游戏内文本和公式的开发者具有实用价值。
VINS-Fusion部署流程[项目源码]
11-24
本文详细介绍了VINS-Fusion的部署及启动流程。首先，系统需要安装Ubuntu16.04以上版本并配置ROS环境，同时安装OpenCV、Glog、Ceres等依赖库。其次，编译功能包并进行多线程编译。启动阶段需获取IMU数据和图像信息，通过模拟器启动VINS-Fusion并查看Rviz可视化效果。标定部分包括相机内参和外参的配置，以及回环检测的优化。最后，文章简要提及实机启动的步骤，包括飞控和相机驱动的安装，以及通过脚本启动VINS-Fusion的流程。
Lua table.concat函数详解[项目源码]
11-24
本文详细介绍了Lua中的table.concat函数，该函数用于连接表中数组部分的元素，并可通过参数指定分隔符、起始和结束位置。文章通过多个示例展示了不同参数组合下的函数行为，包括默认参数的使用、自定义分隔符、指定连接范围等。此外，文章还解释了为何table.concat比for循环更高效，特别是在处理大量字符串连接时，table.concat经过优化，能显著减少时间消耗。最后，文章强调table.concat不会改变原始表的结构，为开发者提供了安全的使用保障。
基于Python的深度学习回归模型实现与神经网络应用
11-24
深度学习作为人工智能的关键分支，依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近，广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中，得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态，研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题，特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象，引入具有门控机制的长短期记忆网络（LSTM）以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程：首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割，随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段，采用自适应矩估计优化器配合早停策略，通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标，还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块：其一是经过清洗的金融时序数据集，包含标准化后的股价波动记录；其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程；其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则，提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势：通过多层非线性变换，模型能够捕获数据中的高阶相互作用，而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是，当处理高频时序数据时，需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤，这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
形状记忆合金纤维驱动的复合材料薄壁结构主动变形研究
此外，研究还探讨了影响SMA变形驱动性能的因素，包括SMA纤维的激励温度、复合材料的铺层角度、SMA纤维的含量以及SMA的初始应变。这些参数的调整可以优化结构的响应，提高变形控制的精度和效率。 总体来说，这项工作...
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