계면 특성을 고려한 무작위 섬유배치를 갖는 단방향 복합재료의 가로방향 기계적 물성 예측 및 보정

박신무; 김도원; 정규; 임재혁; 김선원

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 박신무 김도원 정규 임재혁 김선원

저널정보: 한국복합재료학회 Composites Research Composites Research 제32권 제5호

발행연도: 2019.1

수록면: 270 - 278 (9page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

이 논문의 연구 히스토리 (5)

2021

인공 신경망을 통한 비원형 섬유를 갖는 단방향 복합재료의 가로방향 물성 거동 예측 및 검증

박신무 , 김도원 , 고명석 외 1명 대한기계학회 춘추학술대회 2021.04 학술대회자료

2020

무작위 섬유 제거기법을 이용한 다양한 섬유체적비의 복합재료 대표체적요소 생성과 계면을 고려한 기계적 물성 예측 및 보정

박신무 기계공학과 2020.01 학위논문

2019

무작위 섬유 제거기법을 이용한 단방향 복합재료의 면내 파손강도 통계적 예측

박신무 , 정규 , 김도원 외 2명 대한기계학회 춘추학술대회 2019.02 학술대회자료

계면 특성을 고려한 무작위 섬유배치를 갖는 단방향 복합재료의 가로방향 기계적 물성 예측 및 보정

박신무 , 김도원 , 정규 외 2명 Composites Research 2019.01 학술저널

2018

무작위 섬유 제거를 통한 다양한 섬유체적비를 갖는 대표체적요소의 효율적인 생성

박신무 , 임재혁 한국항공우주학회 학술발표회 초록집 2018.11 학술대회자료

이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
이 논문의 연구 히스토리 확인하기

초록· 키워드

오류제보하기

본 연구에서는 섬유, 기지 및 계면으로 구성된 단방향 복합재료의 대표체적요소를 이용해서 가로방향 기계적 물성을 계면 특성 변화에 따라 예측하고 시험결과에 맞춰 계면의 특성의 보정을 실시하였다. 섬유와 기지로 모델링 된 기존의 대표체적요소는 섬유 길이방향 기계적 물성에 대해 예측 정확도가 높으나 가로방향에 대하여 어느 정도의 편차를 보인다. 따라서, 이런 차이를 보완하기 위해 계면 영역을 도입하였고, 계면의 두께, 탄성 물성과 강도 파라미터에 따라 기계적 물성을 보정하여 복합재료 대표체적요소를 통한 예측의 정확도를 향상시켰다. 그 결과, 복합재료 대표체적요소의 길이방향 물성의 정확도는 유지한 채 가로방향 강성 및 강도의 정확도가 향상됨을 확인하였다.

#Unidirectional composite #Effective elastic properties #Transverse failure strength #Representative volume element

참고문헌 (15)

참고문헌 신청

이원오 / 2016 / 열가소성 유리섬유/PP 복합재의 반구돔 열성형 평가 및비직교 구성방정식을 이용한 FEM 수치해석 / Composites Research 29(5):236~242

임재문 / 2018 / 육각 격자구조를 갖는 콘형 복합재 격자구조체의구조안전성 평가 기법 연구 / Composites Research 31(4):156~160

Hinrichsen, E. L. / 1986 / Geometry of Random Sequential Adsorption / Journal of Statistical Physics 44(5-6):793~827

Vaughan, T. J. / 2010 / A Combined Experimentalnumerical Approach for Generating Statistically Equivalent Fibre Distributions for High Strength Laminated Composite Materials / Composites Science and Technology 70(2):291~297

Wang, W. / 2016 / Micromechanical Modeling of Fiber-Reinforced Composites with Statistically Equivalent Random Fiber Distribution / Materials 9(8):624

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!