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A Multiscale Progressive Fatigue Damage Model considering the Interfacial Debonding Effect : 경계면 박리 현상을 고려한 멀티스케일 점진적 피로 손상 모델

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Authors

하동원

Advisor
윤군진
Issue Date
2023
Publisher
서울대학교 대학원
Keywords
Composites fatigueMultiscale methodHomogenization
Description
학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 공과대학 항공우주공학과, 2023. 2. 윤군진.
Abstract
본 학위논문에서는 적층형 복합재료의 피로수명을 예측하기 위한 점진적 피로 손상모델을 제시하였다. 복합재료를 실제 구조물, 특히 장시간의 운용기간을 가지는 구조물에 적용하기 위해서는 재료의 피로 거동에 대해 연구가 충분히 이해되어야 한다. 복합재료의 경우 일반적인 단일재료와 달리 피로하중의 방향, 크기, 재료의 적층 구조 등에 따라 다른 피로 특성을 가진다. 따라서 구조물의 설계 단계에서 복합재료의 피로수명을 예측하는 방법의 필요성이 대두되었다. 본 연구에서는 먼저 라미나 단계에서의 파손 기준이 재료 물성 저하 식을 사용하여 점진적 피로 손상 모델을 구현하였다. 파손 기준의 경우 섬유의 경우 최대 응력 기준, 기지의 경우 Pucks failure criteria를 사용하였고 각각 섬유 방향, 파손 여부에 따라 다른 물성 저하식을 적용하였다. 제안된 모델은 상용 유한요소해석 프로그램인 ABAQUS의 user subroutine인 UMAT으로 구현된 실제 시편 형상의 유한요소 모델의 피로수명을 예측하는데 사용되었다. 해석을 위한 실험 재료로 탄소 섬유 강화 플라스틱인 AS4/3501-6을 선정하여 단일 방향 라미네이트 및 준등방성 (quasi-isotropic) 라미네이트, 그리고 응력 집중 현상을 가지는 핀 고정 (pin-loaded) 시편의 피로 시험 데이터를 검증을 위하여 사용하였다. 이 모델은 다양한 적층 구조 및 현상을 가지는 라미네이트의 피로수명 및 피로 손상의 진전을 성공적으로 예측하였다.
위에서 제시된 모델은 복합재료의 피로 손상을 라미나 단계에서 모델링하였다는 한계점이 있어 이를 극복하기 위하여 각각의 구성재료에서 피로 손상 변수를 도입한 멀티스케일 점진적 피로 손상 모델을 새롭게 구현하였다. 이 모델에서는 점진적인 경계면 손상을 고려하기 위해 서로 다른 4개의 경계면 상태를 정의한 미소구조 모델을 도입하였다. 각각의 상태에 대한 부피분율은 피로 하중의 사이클 수가 증가함에 따라 온전한 상태의 계면에서 완전 박리 상태의 계면으로의 전환이 일어난다. 손상된 경계면의 에쉘비 텐서(Eshelbys tensor)를 계산하기 위해 선형 스프링 모델이 사용되었으며 균질화 방법을 통해 복합재료의 유효 물성을 얻었다. 또한 복합재료의 피로거동을 묘사하기 위해 교번 응력에 대한 섬유, 기지, 그리고 섬유-기지 간의 계면 각각에 대한 손상 변수들이 정의되었고 이를 chaotic firefly 알고리즘을 통해 손상 변수를 특성화 하였다. 제안된 모델도 마찬가지로 ABAQUS의 UMAT subroutine으로 구현되어 AS4/3501-6 복합재료의 단일방향 라미네이트 및 핀 고정 시편들의 피로 수명 및 피로 손상 예측을 수행하였고 성공적으로 검증되었다. 개발된 모델은 복합재료를 사용한 구조물의 피로해석에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
In this thesis, the progressive fatigue damage models for the fatigue life prediction of CFRP laminates were presented. First, the lamina-level progressive fatigue damage model based on Pucks failure criteria was proposed. First, the maximum stress criterion was applied in the fiber direction for fiber failure (FF), and Puck's failure criteria were employed in the matrix direction in which the fracture plane is defined to determine the inter-fiber fracture (IFF). Next, material degradation rules consisting of strength and stiffness degradation were derived, and different degradation rules according to the presence of failure and failure mode were utilized for each material. The proposed model was implemented into the UMAT subroutine of ABAQUS for the finite element (FE) analysis with tension-tension cyclic loading. Finally, the progressive fatigue damage model was evaluated with flat-bar specimens with various lay-ups ([0]8, [90]8, [30]16, [02/902]¬¬s, [0/902]¬¬s, [0/904]¬¬s) and compared with the experimental data of static and fatigue tests. The fatigue life prediction was also conducted on the pin-loaded quasi-isotropic (QI) laminates. The simulation results showed a good agreement with the experimental data and the ability to capture the damage progress of composite laminates during their lifetime. With the effort to reflect the fatigue damage evolution at constituent-level, a multiscale progressive fatigue damage was also proposed. This model focused on the progressive interfacial debonding effect, which considers four different inclusions during the fatigue simulation. The multi-level damage model was employed, and effective material properties were calculated through the homogenization process. Fatigue damage variables and damage tensors were defined for each constituent, and the damage slope model was applied to demonstrate the fatigue damage behavior. The fatigue damage parameters were obtained using the residual stiffness data of unidirectional laminates with the chaotic firefly algorithm, a genetic algorithm-based optimization method. The model was implemented into the UMAT subroutine of ABAQUS, then evaluated with flat-bar and pin-loaded specimens of AS4/3501-6 composite. Fatigue life predictions were conducted for flat-bar and pin-loaded specimens. The numerical results corresponded well with the experimental data and showed the ability to capture the failure propagation during the fatigue simulation.
Language
eng
URI
https://hdl.handle.net/10371/193372

https://dcollection.snu.ac.kr/common/orgView/000000175658
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