Según informes de medios extranjeros, los investigadores del Laboratorio Nacional del Pacífico Noroeste (PNNL) están desarrollando una herramienta de software predictivo diseñada para predecir la estructura del material y reducir el costo de producción de los materiales de fibra de carbono.
Varios precios de los automóviles están activamente comprometidos a mejorar la economía de combustible del vehículo. Según el Departamento de Energía de los EE. UU., El peso ligero puede ser una forma viable. Si el automóvil reduce un 10%, la economía de combustible del vehículo puede mejorar un 6% -8% .
La fibra de carbono es indudablemente el material ligero más prometedor, muchas compañías de automóviles esperan usarlo en lugar de acero para automóviles. Comparado con los materiales tradicionales, la fibra de carbono no solo es liviana, sino que también proporciona un mayor grado de libertad de diseño para crear una variedad de apariencia y Estructura
Sin embargo, todavía hay muchos desafíos con los compuestos de fibra de carbono, y el Dr. Leonard Fifield, científico de materiales y grupo de investigación de PNNL, está trabajando en una herramienta de diseño de ingeniería predecible que se utilizará para diseñar nuevos compuestos automotrices ligeros y económicos.
El equipo de I + D reunió a profesionales de Toyota, PlastiComp, Autodesk, la Universidad de Illinois, la Universidad de Purdue, Virginia Tech, etc. El equipo creó varias herramientas de software para predecir con éxito la orientación de las fibras de los componentes termoplásticos de fibra de carbono complejos. (orientación de la fibra) y distribución de la longitud (distribución de la longitud).
La herramienta permite a las empresas automovilísticas y diseñadores de componentes experimentar y explorar más rápidamente nuevos conceptos de diseño de productos. Los investigadores compararon las predicciones de las propiedades de los materiales de fibra de carbono moldeada con las de las fibras moldeadas en el software de simulación, De esta forma, se verificó la precisión del software y el modelado. Descubrieron que el software tenía un valor predictivo muy alto para la distribución de la longitud de la fibra y una precisión predictiva de hasta el 88% para la orientación de la fibra.
PNNL descubrió que la tecnología compuesta de polímero reforzado con fibra de carbono puede reducir el peso corporal en más del 20%; sin embargo, en comparación con el acero, el material cuesta más de 10 veces el costo del primero.
Los investigadores están trabajando para reducir el coste de la fibra de carbono, reduciendo así el ciclo de producción y reducir el costo de producción de fibra de carbono reforzada compuestos de matriz de polímero. Si el uso de este tipo de software predictivo, o reducirán significativamente los costes de producción, estaba con la aplicación de materiales de fibra de carbono para los coches del futuro Además, los investigadores también necesitan mejorar el rendimiento de las herramientas de software predictivo.
