L'équipe de recherche américaine développe des outils pour valider les prédictions pour la fibre de carbone

Dirigée par l'équipe Pacific Northwest National Laboratory d'experts de l'industrie et du milieu universitaire pour la conception de matériaux composites nouveaux, économiques et légers et l'ingénierie automobile pour développer des outils de prévision.

Selon la réglementation américaine, en 2025, la voiture standard de l'économie de carburant moyenne doit atteindre 54,5 miles par gallon, contre 35,5 courant miles par gallon a augmenté de près de 60 pour cent. Il ne fait aucun doute que la perte de poids est les constructeurs automobiles qui cherchent à améliorer l'efficacité énergétique des véhicules une des nombreuses façons, et fibre de carbone en plastique renforcé est l'une des plus prometteuses matériaux légers.

Bien que plus solide et plus léger que l'acier, les composites de fibre de carbone sont relativement chers et donc l'utilisation de matériaux est encore plus pressante. Comparée aux métaux, la modélisation des composites de fibre de carbone est plus compliquée car les propriétés des composites dépendent de la fabrication. La teneur en fibres dans le processus, la distribution de la longueur des fibres et l'orientation des fibres.

Afin d'accélérer le développement de matériaux composites en fibre de carbone longue nouvelle équipe économique les meilleurs experts Pacific Northwest National Laboratory, de développer une gamme d'outils d'ingénierie de ces membres de l'équipe comprennent: constructeur automobile Toyota Motor Corporation, un fournisseur de pièces Macquarie convaincu que la société, à long matériaux en fibre de carbone et les fournisseurs de technologie PlastiComp Inc., un fournisseur leader de logiciels de modélisation des processus Autodesk, ainsi que des partenaires de recherche des universités - l'Université de l'Illinois, l'Université Purdue et Virginia Tech.

L'équipe a été financée par le bureau du programme des matériaux légers de technologie automobile du DOE et les outils logiciels développés avec succès prédisent l'orientation des fibres et la distribution de la longueur dans les pièces thermoplastiques en fibre de carbone complexes.

Le développement de pièces composites nécessite que les constructeurs automobiles fabriquent et testent des moules, des pièces et des composants, un processus long et laborieux qui nuit au développement rapide de nouveaux composites en fibre de carbone, plus rentables, dans l'industrie automobile. Le logiciel de développement d'ingénierie validé par l'équipe de Northwestern National Laboratory permettra aux fabricants de «voir» à quoi ressembleront les propriétés structurelles de la conception composite en fibre de carbone avant le moulage. »Ces outils permettront aux fabricants et aux composants automobiles Des designers pour tester plus rapidement et explorer de nouvelles idées.

L'équipe a utilisé le logiciel Autodesk Moldflow pour prédire l'orientation des fibres et la distribution de la longueur des fibres dans les pièces moulées sur la base d'un modèle développé à l'origine par le professeur Charles Tucker et ses collègues. Matériaux, formant des pièces composites de longues fibres de carbone, et l'extraction des fibres pour les essais par Purdue University et Virginia Tech.

Pacific Northwest National Laboratory a ensuite comparé la performance prévue du logiciel de simulation avec les résultats de test de la fibre formée pour vérifier l'exactitude du logiciel et du modèle. North Pacific Northwest National Laboratory a constaté que l'outil logiciel prédisait la distribution de la longueur de fibre 100%) et l'orientation des fibres (précision de 88%).

De plus, dans le cadre du projet, Pacific Northwest National Laboratory, Magna et Toyota ont analysé les avantages et les coûts des longs composants en fibre de carbone par rapport aux composites standards en acier et en fibre de verre. La technologie des composites polymères renforcés de fibres de carbone peut réduire le poids de 20%, mais le coût de fabrication des pièces en fibre de carbone peut être 10 fois supérieur à celui des pièces en acier. Optimiser les processus et les structures grâce aux outils prédictifs Ouvrir la voie à une utilisation plus large dans l'industrie automobile.

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