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May 10, 2023

Modelagem de fluência de materiais compostos com base na programação de expressão gênica aprimorada

Relatórios Científicos volume 12,

Scientific Reports volume 12, Número do artigo: 22244 (2022) Citar este artigo

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Detalhes das métricas

Neste artigo, é apresentado um novo método para modelagem de fluência e previsão de desempenho de materiais compósitos. Como o modelo de lei de potência de Findley é geralmente adequado para estudar fluência unidimensional dependente do tempo de materiais sob baixa tensão, um método de computação inteligente é utilizado para derivar três subfunções relacionadas à temperatura, o modelo de fluência em função do tempo e da temperatura está estabelecido. A fim de acelerar a taxa de convergência e melhorar a precisão da solução, um algoritmo de programação de expressão gênica (IGEP) aprimorado é proposto adotando a inicialização de população baseada em probabilidade e a estratégia de seleção de roleta semi-elite. Com base em dados de fluência de curto prazo em sete temperaturas, um modelo de fluência bivariado com certa significância física é desenvolvido. Em temperatura fixa, o modelo de fluência univariada é adquirido. As métricas estatísticas R2, RMSE, MAE, RRSE são usadas para verificar a validade do modelo desenvolvido em comparação com modelos viscoelásticos. O fator de deslocamento é resolvido pela equação de Arrhenius. A curva mestre de fluência é derivada do modelo de superposição tempo-temperatura e avaliada pelos modelos de Burgers, Findley e HKK. O R-quadrado do modelo IGEP está acima de 0,98, o que é melhor do que os modelos clássicos. Além disso, o modelo é utilizado para prever valores de fluência em t = 1000 h. Comparado com valores experimentais, os erros relativos estão dentro de 5,2%. Os resultados mostram que o algoritmo aprimorado pode estabelecer modelos eficazes que preveem com precisão o desempenho de fluência a longo prazo dos compósitos.

Os compósitos poliméricos reforçados com fibras, como uma classe de materiais compósitos amplamente utilizados, têm as vantagens de alta resistência específica e módulo, fadiga e resistência à corrosão, baixa densidade, peso leve, que têm sido aplicados no campo da engenharia civil, aeroespacial, automotivo e indústrias de construção, etc.1,2. Em aplicações práticas, eles precisam ter uma longa vida útil. No entanto, as propriedades viscoelásticas dos materiais fazem com que as estruturas sofram fluência durante o suporte de carga de longo prazo, o que afeta a durabilidade e a confiabilidade dos compósitos. A fluência é uma deformação dependente do tempo sob tensão constante. Os mecanismos de deformação por fluência são diferentes para cada material, mas o processo de fluência pode ser geralmente descrito como incluindo três estágios: fluência primária (transitória), secundária (estado estacionário) e terciária (acelerada). No estágio primário, a deformação aumenta rapidamente e a taxa de fluência diminui com o tempo. No estágio secundário, a deformação é quase uniforme e a taxa de fluência permanece constante. No estágio terciário, a taxa de deformação e fluência aumenta rapidamente até que o material se rompa após sofrer uma deformação total dentro de um período de tempo3,4. Portanto, a pesquisa de modelagem sobre o desempenho da fluência tem grande significado teórico.

Atualmente, os modelos que descrevem o desempenho de fluência de compósitos podem ser divididos em duas categorias: o primeiro tipo é o modelo físico, é baseado no mecanismo de fluência do próprio material e é estabelecido com a ajuda de micro/meso-mecânica e termodinâmica , que inclui principalmente o modelo de Maxwell, o modelo de Kelvin, o modelo de Burgers, o modelo de Boltzmann e o modelo de Schapery; o segundo tipo é o modelo fenomenológico, é uma descrição matemática do fenômeno de fluência e está livre da restrição de formas de função fixas e não reflete as propriedades físicas da fluência, que inclui principalmente o modelo de Findley e o modelo de superposição de tempo e temperatura. Recentemente, há cada vez mais estudos sobre esses dois tipos de modelos.

No modelo físico, Katouzian et al.5 utilizaram o método dos elementos finitos para simular o comportamento de fluência de materiais compósitos com base no modelo de Schapery. Rafiee e Mazhari6 desenvolveram o modelo de Boltzmann para obter resistência residual de tubos após 50 anos para prever o comportamento de longo prazo de tubos de GFRP específicos submetidos à pressão interna. Berardi et al.7 realizaram experimentos de fluência de laminados poliméricos reforçados com fibras à temperatura ambiente e estabeleceram o modelo de fibras de Burgers. Jia et al.8 empregou o modelo de Burgers e a função de distribuição de Weibull para analisar os efeitos de nanopreenchimentos nas propriedades de fluência e recuperação de compósitos de polipropileno/nanotubos de carbono de paredes múltiplas e, em seguida, o comportamento de fluência de longo prazo dos materiais foi previsto pelo tempo-temperatura modelo de superposição. Asyraf et al.9 descobriram que o modelo de Burgers era muito prático para explicar os comportamentos elásticos e viscoelásticos de estruturas compostas.