Dissertação
Computational characterization and optimization of hybrid composites reinforced with two types of fiber of different materials EVALUATED
O objectivo deste trabalho foi desenvolver um modelo computacional para caracterizar e optimizar materiais compósitos híbridos reforçados por dois tipos de fibras contínuas de materiais distintos. Com esse objectivo, desenvolveram-se dois programas de raiz em Matlab, e modificou-se um terceiro para que satisfizesse as necessidades do problema. Os três são descritos em detalhe. A investigação baseou-se nos conceitos descritos pela teoria da homogeneização. Como tal, a parametrização da estrutura foi reduzida à de um elemento de volume representativo. Foram analisados dois tipos de secções transversas da microestrutura: uma apresentando uma distribuição aleatória das fibras, e a outra uma distribuição geométrica. Os resultados mostram configurações óptimas das microestruturas para diferentes carregamentos, considerando três tipos de pares de fibras de enchimento: carbono/vidro tipo E, carbono/epoxy e carbono/vazio; em que o material da matriz é epoxy. Adicionalmente, apresenta-se a distribuição de tensão na microestrutura de alguns dos casos. A observação dos resultados levou a concluir que o arranjo microestrutural das fibras não possui uma influencia significativa na rigidez homogeneizada do compósito. No entanto, descobriu-se que uma distribuição geométrica das fibras apresenta um valor até 48,77% inferior na tensão de Von Mises máxima observada nos elementos, quando comparada com uma distribuição aleatória sob as mesmas condições de optimização. Ao mesmo tempo, observou-se que é possível reduzir os picos na tensão de tracção nas configurações com distribuição de fibras aleatória, com uma perda mínima na rigidez da estrutura, se for aplicado um constrangimento de tensão ao problema de optimização.
junho 15, 2016, 14:0
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
ORIENTADOR
José Arnaldo Pereira Leite Miranda Guedes
Departamento de Engenharia Mecânica (DEM)
Professor Associado
