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了解碳纤维复合材料在汽车上的潜力碳纤维汽车配件与各种产品的生产

放大字体  缩小字体 发布日期:2019-06-04  来源:CSDN  作者:广东柏霖碳纤维材料
       随着燃料成本的持续上升和通勤时间的延长,客户希望获得更高的每加仑英里数(mpg),并且在购买汽车时通常会将汽油里程作为关键因素。
  此外,目前的美国法规规定,到2025年,平均燃油经济性标准必须达到每加仑54.5英里,比目前所需的35.5英里油耗提高60%。
  制造更省油的车辆的一个潜在途径是制造更轻质的车辆。根据美国能源部(DOE)的数据,将车辆重量减轻10%可使燃油经济性提高6%至8%。碳纤维复合材料是最有前途的轻质材料系统之一,可替代汽车上的重钢。
  除了更轻,碳纤维复合材料还为工程师提供了比传统材料更多的设计自由度,使他们能够生产出不同的形状和结构。然而,碳纤维复合材料并非没有挑战。
  材料的性质比金属更复杂,因为碳纤维复合材料依赖于复杂的特征,例如纤维负载以及由于制造过程而在材料中发生的纤维长度分布和纤维取向。太平洋西北国家实验室(PNNL)的材料科学家和研究负责人Leonard Fifield博士说,测试也是一项挑战。
  “碳纤维复合材料与金属非常不同,因为它不是在整个部件中使用相同的材??料,而是由不同材料的混合物组成,”Fifield说。 “传统测试碳纤维复合材料的一个挑战是测试样品结果的外推。如果您正在制造钢件,也许您可??以测试一个小型钢制试样,您可以知道整个零件的期望值。但是当你有碳纤维增强复合材料零件时,零件中的不同位置可能会有不同的属性。因此,如果你只是拿一个测试样本,它可能不代表整个部分的属性。“
  由于这一挑战,必须对各个零件进行模塑,生产和测试,以了解性能。由Fifield和其他人在PNNL(美国太平洋西北国家实验室)领导的工业界和学术界的专家团队正致力于解决这些问题,开发用于设计新型,经济且轻质的汽车复合材料的预测性工程工具。
  该研究小组包括来自丰田,一级生产商Magna(麦格纳,为世界第三大汽车零部件供应商),长碳纤维材料和技术供应商PlastiComp,建模软件供应商Autodesk(欧特克有限公司是全球最大的二维和三维设计、工程与娱乐软件公司)以及伊利诺伊大学,普渡大学和弗吉尼亚理工大学的研究合作伙伴的代表,由DOE(试验设计)资助车辆技术轻量化材料计划办公室。该团队共同创建了软件工具,可成功预测复杂碳纤维热塑性塑料部件的纤维取向和长度分布。
  “美国能源部正在为某类碳纤维复合材料寻找预测工具的示范,”Fifield表示,“我们的目标是展示和验证现有工具。我们将不同的工艺组合在一起,并展示了它们用于长碳纤维复合材料。像软件这样的工具在这个过程中得到了改进。“该软件旨在向汽车公司商业化,以便更好地了解这些材料的性能。
  使用工程软件,制造商将能够“看到”所提出的碳纤维复合材料设计在成型之前的结构特征。这些工具使制造商和汽车零部件设计师能够以更快的速度试验和探索新的想法。为了预测模塑部件中的纤维取向和纤维长度分布,模塑长碳纤维部件并提取纤维用于测量。
  然后,研究人员将模拟软件的预测特性与模塑纤维的测试结果进行了比较,以验证软件和模型的准确性。他们发现该软件工具成功地预测了所有情况下的纤维长度分布和88%的纤维取向。
  他们还分析了长碳纤维组件与标准钢和玻璃纤维复合材料相比的性能提升和成本。 PNNL发现,所研究的碳纤维增强聚合物复合材料技术可以将汽车车身系统的重量减轻20%以上。然而,他们发现碳纤维部件的生产成本目前高达钢的10倍。“这些成本与材料本身 - 碳纤维有关 - 也与加工有关,”Fifield解释道。 “循环时间确实占据了生产零件的成本。”他说,降低成本的一种方法是减少生产时间。
  “对于高性能碳纤维复合材料,它们需要时间来固化,因此如果制造零件需要五分钟,那么就是汽车生产时间。他们希望能够在一分钟或更短的时间内完成任务。这实际上是碳纤维复合材料部件在车辆市场中渗透的障碍。如果你可以在相同的时间内使用相同的设备制造更多的零件,那么每个零件都会更便宜。“费尔菲尔德表示,DOE的研究重点已经从降低碳纤维成本转为缩短周期时间,这将降低生产成本。
  “现在这是一个活跃的研究领域,”他说。 “你可能会采取一些方法来开发活性树脂,这种树脂可以更快地固化,或者在模塑过程中有更多的方法来控制热量。”使用预测工具更好地优化工艺和结构也可以显着降低生产成本,为在汽车中更多地使用碳纤维铺平道路。费尔菲尔德说,下一步是改进预测工具。
  团队能够使用该软件预测零件生产过程的结果,然后预测该零件的刚度。然而,虽然车辆上的许多部件都是刚度驱动的,但更多的部件是强度驱动的,Fifield表示。他说,不了解碳纤维复合材料的强度会导致过度设计和安全限制。
  费希尔德说:“预测强度要复杂得多,而且还没有这样的工具。” “这将是本研究的下一步,开发预测力量的工具。我们需要开发工具来预测强度等其他属性并优化生产过程。现有的研究需求包括了解过程的热性质,控制过程,最小化所需的时间和最大化性能。“
 
 
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