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了解碳纤维复合材料在汽车上的应用潜力
发布时间:2020-08-10        浏览次数:644        返回列表

随着燃料成本的持续上涨和通勤时间的延长,消费者希望每加仑汽油能跑更好的里程,而且在购买汽车时,通常会把燃油里程作为一个关键因素。

此外,美国现行法规规定,到2025年,平均燃油经济性标准必须达到每加仑54.5英里,比现在要求的每加仑35.5英里的燃油经济性标准提高了60%。

创造更高燃油效率汽车的一个潜在途径是创造更轻量化的车辆。根据美国能源部(DOE)的数据,汽车重量减少10%,燃料经济性提高6%至8%。

碳纤维复合材料是取代汽车用重钢的最有前途的轻质材料系统之一。

除了重量轻,碳纤维复合材料还给予工程师比传统材料更多的设计自由,使他们能够产生不同的形状和结构。

然而,碳纤维复合材料并非没有挑战。

由于碳纤维复合材料的性能取决于材料中由于制造过程而产生的纤维载荷、纤维长度分布和纤维取向等复杂的特性,因此材料的性能要比金属材料复杂得多。

太平洋西北国家实验室(PNNL)材料科学家和研究负责人伦纳德·菲菲尔德博士说,测试也是一个挑战。

菲菲尔德说:“碳纤维复合材料与金属有很大的不同,因为它们不是在整个零件中都有相同的材料,而是由不同的材料组成。”“传统的碳纤维复合材料测试面临的一个挑战是测试样本结果的外推。如果你正在制造一个钢零件,也许你可以测试一个小的钢试件,你可以知道对整个零件的期望。但是,当你有碳纤维增强复合材料零件,你可能有不同的性能在不同的地方在该部分。因此,如果您只取一个测试样本,它可能不会代表整个部分的属性。“

由于这一挑战,必须对个别零件进行造型、生产和测试,以了解性能。

由Fifield等人领导的一个由工业界和学术界专家组成的PNNL小组正在致力于解决这些问题,开发用于设计新型、经济和轻型汽车复合材料的预测工程工具。

该研究小组由美国能源部的车辆技术轻量级材料项目办公室(Office Of Vehicle Technologies)资助。该研究小组包括丰田(Toyota)、一级生产商麦格纳(Magna)、长型碳纤维材料和技术供应商普拉蒂康(PratiComp)、建模软件供应商Autodesk以及伊利诺伊大学、普渡大学和弗吉尼亚理工大学的研究合作伙伴。该团队共同开发了软件工具,成功地预测了复杂碳纤维热塑性零件的纤维取向和长度分布。

“能源部正在寻找一种预测工具的演示,用于某种类型的碳纤维复合材料,”Fifield说,“我们的目标是演示和验证现有的工具。”我们把不同的工序组合在一起,并将它们作为一种长碳纤维复合材料进行演示。这些工具,就像软件一样,在这个过程中得到了改进。“

该软件的设计是为了使汽车公司能够更好地了解这些材料的性能。

使用该工程软件,制造商将能够“看到”提出的碳纤维复合材料设计的结构特征是什么样的,然后才能成型。这些工具允许制造商和汽车零部件设计师以更快的速度试验和探索新的想法。

为了预测模塑构件中纤维的取向和长度分布,对长碳纤维组分进行了模塑,并提取出纤维进行测量。

然后,研究人员将模拟软件的预测性能与模塑纤维的测试结果进行了比较,以验证软件和模型的准确性。他们发现,该软件工具成功地预测了所有病例的纤维长度分布,88%的病例预测了纤维的取向。

他们还分析了长碳纤维组件相对于标准钢和玻璃纤维复合材料的性能增益和成本。PNNL发现,研究的碳纤维增强聚合物复合材料技术可以使车身系统的重量减少20%以上。

然而,他们发现,碳纤维组件的生产成本目前高达钢的10倍。

费菲尔德解释说:“成本与材料本身-碳纤维-有关,但也与加工有关。”“循环时间确实是制造零件的成本的主要因素。”

他说,降低成本的一种方法是缩短生产时间。

“对于高性能碳纤维复合材料来说,固化需要时间,所以如果制造一个零件需要5分钟,那就是汽车生产时间的几年。”他们希望能在一分钟或更短的时间内完成一个角色。这确实是阻碍碳纤维复合材料部件在汽车市场上渗透的障碍。如果你能在同样的时间内用同样的设备制造更多的零件,那么每个部件都会更便宜。“

Fifield说,目前DOE的研究重点已经从降低碳纤维成本转移到缩短循环时间,这将降低生产成本。

“这是目前研究的一个活跃领域,”他说。“有些方法你可能会做的是开发出更快固化的活性树脂,或者有更多的方法来控制成型过程中的热量。”

使用预测工具更好地优化工艺和结构也可以显著降低生产成本,为更多地在汽车上使用碳纤维铺平道路。

下一步是改进预测工具,菲菲尔德说。

该团队能够使用该软件来预测某一部件的生产过程的结果,然后预测该部分的刚度。然而,菲菲尔德说,虽然车辆上的许多部件是刚性驱动的,但更多的部件是强度驱动的。他说,不了解碳纤维复合材料的强度会导致过度设计和安全限制。

菲菲尔德说:“预测力量要复杂得多,而且还没有工具来实现这一点。”“这将是这项研究的下一步,开发预测力量的工具。我们需要开发工具来预测其他特性,如强度和优化生产过程。现有的研究需要包括了解过程的热特性、控制它们、尽量减少所需时间和最大限度地提高性能。“