Micro-CT Characterization and Reconstruction Modeling for Multiscale Analysis of Sheet Molding Compound (SMC) Composites

Abstract

항공우주 및 자동차 분야 등에서 진보된 기술을 바탕으로 고성능 재료의 필요 및 적용사례가 많아지고 있다. 따라서, 기존 단일재료 본연이 가지고 있는 성능을 넘어, 두개 이상의 재료를 혼합하여 만든 복합재료의 사용이 증가하고 있다. 특히, 압축제조공정으로 생산되는 SMC 복합재료는 대량생산의 장점으로 자동차산업 분야에서 적극적으로 활용되고 있다. SMC 복합재료는 미소구조단계에서 높은 공간적 불균질성으로 SMC 판내 국부적 물성이 서로다른 문제를 가지고 있다. 이는 SMC 복합재료 성능 예측을 어렵게 만든다. 이를 해결하기 위해, 본 학위논문에서는 Micro-CT이미지 특성화 및 확률적 재구성 알고리즘을 이용해 멀티스케일 해석을 수행하여 SMC 복합재료의 거동을 파악한다. SMC 복합재료 연구를 시작하기 앞서, 복합재료 멀티스케일 해석을 위한 균질화기법에 대해 소개한다. 균질화는 두개 이상의 재료로 구성된 미소구조의 등가물성을 도출하여 단일재료의 거동처럼 평가하는 방법이다. 이 방법을 통해 계산된 등가물성은 일반적으로 상위 스케일 구조물에 적용되어 재료 및 구조해석을 수행하게 된다. 대표적으로 유한요소법을 사용하는 직접수치균질화법(DNS: Direct Numerical Simulation)과 복합재료의 강화재의 형태를 Eshelby 텐서로 표현하여 사용하는 평균장균질화 기법(MFH: Mean-field homogenization)이 있다. 복합재료 멀티스케일 해석을 위해 두 종류의 균질화 기법에 대해 소개하고 각각의 특징에 대해 토의해 본다. 다음으로, SMC 복합재료의 미소구조를 구성하기 위해 확률분포를 이용한 재구성 알고리즘을 소개한다. SMC 복합재료를 제작하는 공정으로부터 고유의 특징을 설계변수로 사용한다. SMC 판을 구성하고 있는 섬유 번들의 형태뿐만 아니라 방향 및 분산정도를 반영하여 미소구조 재구성 모델을 생성한다. 유한요소 정적선형해석을 수행하여 실험과의 검증을 수행하며, 변형량 측정방법에 따른 SMC 복합재료의 거동 변화에 대해 토의하고자 한다. 마지막으로 단순한 선형해석을 바탕으로 파손시점을 예측할 수 있는 방법을 이용하여 계산 비용의 절감을 제시한다. 더 나아가, SMC 복합재료의 파손기작을 분석하여 재료모델을 수행한다. 점전적 손상해석을 통해 기존 선형해석에서 관찰할 수 없는 파손기작을 시뮬레이션으로 관찰할 수 있다. 복합재료가 가지는 복잡한 파손형태 때문에 이를 해석을 통해 모사하기 위한 다양한 시도를 수행해 왔다. 본 연구에서 복합재료의 파손기준을 결정하는 다양한 기법에 대해 소개한다. 재료모델을 바탕으로 섬유의 방향 및 분산정도에 따라 변하는 인장계수 및 인장강도 계산할 뿐만 아니라 파손 패턴을 분석한다. 본 시뮬레이션 모델은 국부적으로 관찰되는 SMC 복합재료의 특성을 명시적으로 관찰하며 실험결과의 비교를 통해 제안된 방법의 검증을 수행한다. 마지막으로, 보다 효율적인 접근을 위해 해석적 균질화 기법을 이용한 SMC 복합재료 해석을 수행한다. Miro-Meso-Macroscale의 구조를 반영하여 단계적 균질화를 수행한다. 특히 Mesostructure에서 높은 섬유의 부피분율에 의해 발생하는 섬유 번들의 겹침을 고려하며, 제조 공정에서 발생하는 섬유의 굴곡을 모사할 수 있는 방법을 제시한다. 다양한 문헌을 통한 결과 값을 바탕으로 검증을 수행하며, 간단한 계산으로 비선형해석에 필요한 전산적 비용의 절감을 기대할 수 있다.

With the advancement of technology in the aerospace field, high-performance materials are in increasing demand and application. Hence, beyond the original performance of a single material, a composite material composed of two or more materials is utilized in many fields. Especially, due to the mass production advantage in the compression molding process, sheet molding compound (SMC) composites have gained increasing attention in the automotive industry. However, due to the high spatial inhomogeneity of SMC composites, local properties differ within the SMC plate, which leads that the SMC composite is difficult to predict mechanical behavior. The dissertation proposes novel multi-scale modeling to construct a mesostructure of SMC composite using micro-CT characterization and a stochastic reconstruction algorithm. It predicts the elastic properties and strength of SMC composites through computational simulation. Before dealing with SMC composites, multi-scale analysis is introduced using a homogenization technique. Homogenization refers to the process of deriving the effective properties of a microstructure composed of two or more materials. This method is generally applied to larger-scale structures in order to evaluate their material and structural behaviors. For example, it can be classified into a direct numerical simulation (DNS) employing the finite element method and mean-field homogenization (MFH) based on the Eshelby tensor to express the shape of the reinforcement of composite materials. It is presented two types of homogenization techniques for the multi-scale analysis of composite materials, along with their characteristics. Next, a reconstruction algorithm based on statistical distributions is presented to construct the mesostructure of SMC composite materials. Design variables are determined by the intrinsic characteristics of SMC composite materials. The direction and dispersion, as well as the shape of the fiber bundles constituting the SMC plate, are reflected in a mesostructure reconstruction model. A finite element analysis of the static linear behavior is conducted and verified with the experimental results. Finally, the proposed model examines the change in the behaviors based on the deformation measurement method. For damage and failure analysis, the failure mechanisms of SMC composites are investigated and adapted to material constitutive models. Simulating progressive damage allows us to observe failure mechanisms that are not detectable in linear analysis. Numerous attempts have been made to simulate composite damage because of their complex fracture patterns. This study introduces different methods for determining the failure criteria of composite materials. With the material constitutive models, the tensile modulus and strength are determined through FE simulation, and failure patterns are examined based on the direction and dispersion of fibers. The proposed simulation model can explicitly observe the local deformation of composite materials and is compared with experimental results to demonstrate its validity. Finally, the analytical homogenization technique for the efficient way is utilized for SMC composites. Miro-meso-macroscale homogenization is performed step-by-step. It considers the overlap of fiber bundles caused by the high volume fraction of fibers in the mesostructure. Moreover, it proposes the modeling technique for fiber waviness which takes place in the manufacturing process. With a simple calculation, the proposed model has proven its validity based on experimental verification and has reduced the computational cost for nonlinear analysis.