仿真技术在服装智能制造中对不同纤维复材的取向与性能研究

贺良凯

摘要：为了提升服装智能制造质量与效率，基于虚拟仿真技术对不同纤维取向的碳纤维复合材料进行了有效性能预测，并采用试验验证的方法进行了对比。结果表明，随着碳纤维复合材料中碳纤维的长径比从10增加至60，碳纤维复合材料的有效模量E1呈现逐渐增加的趋势，而碳纤维复合材料的有效模量E2、E3和G12变化不大。采用模型可以对未处理碳纤维和上浆碳纤维复合材料的拉伸模量进行预测，且误差在10%以内；上浆处理碳纤维复合材料的纵向拉伸模量测试结果明显高于未处理碳纤维复合材料，即上浆处理有助于提升碳纤维复合材料的纵向拉伸模量。

关键词：虚拟仿真；服装；碳纤维复合材料；试验验证

中图分类号：TP391.9;TQ342+74

文献标志码：A文章编号：1001-5922（2023）12-0143-04

Research on the orientation and performance of different fiber composites using simulation technology in intelligent clothing manufacturing

HE Liangkai

（Poya Digital Technology （Hangzhou） Co.，Ltd.，Hangzhou 311121，China）

Abstract：In order to improve the quality and efficiency of garment intelligent manufacturing，the effective performance of carbon fiber composites with different fiber orientations was predicted based on virtual simulation technology，and the comparison was made by means of experimental verification.The results showed that the effective modulus E1 of carbon fiber composites increased gradually with the increase of the length-diameter ratio of carbon fiber from 10 to 60，while the effective modulus E2，E3 and G12 of carbon fiber composites changed little.The model can was used to predict the tensile modulus of untreated carbon fiber and sizing carbon fiber composites，and the error was within 10%.The longitudinal tensile modulus of sizing treated carbon fiber composites was significantly higher than that of untreated carbon fiber composites，that was，sizing treatment was helpful to improve the longitudinal tensile modulus of carbon fiber composites.

Key words：virtual simulation;clothing;carbon fiber composite;test verification

碳纤维作为一种高强高弹性模量的纤维材料，由于具有质量轻、柔韧性好等特点而被广泛应用于服装设计与制造中。随着智能制造水平的提升，将智能机器与人类操作结合的人机一体化智能系统在服装加工中得到快速应用，这种系统能够高度集成自动化，提高工作效率的同时降低了人为操作失误等风险。然而碳纤维材料在注塑过程中会得到纤维分布不均的复合材料，因此，服装在智能制造过程中会出现不同程度的收缩变形、褶皱或者翘曲等现象，如何有效解决这一问题成为了生产企业普遍面临的问题。基于此，采用虚拟仿真技术对碳纤维复合材料智能制造過程中的纤维取向问题进行了研究。

1仿真模型与方法

1.1仿真对象

以服装制造中常用的碳纤维和环氧树脂基体为仿真对象，其中，碳纤维的弹性模量为236 GPa、泊松比为0.21、直径为5 μm，环氧树脂基体的弹性模量为3 GPa、泊松比为0.3；碳纤维复合材料中碳纤维的体积分数为28%、长径比为10，假设仿真过程中碳纤维/环氧树脂基体界面是完整的。

1.2建模

运用Moldflow软件结合Folgar-Tucker、Tendon-Weng模型对碳纤维复合材料的注塑成型过程中模拟，采用3种模型对碳纤维复合材料进行了仿真，具体包括单向随机分布模型（见图1）、平面随机分布模型（见图2）和三维随机分布模型（见图3）。在模拟过程中，分别对3种模型施加周期性边界条件，其中，基于单向短纤维随机分布模型的工程常数E1=27 487 MPa、E2=6 668.29 MPa、E3=6 519.83 MPa，G12=2 296.78 MPa、G23=2 189.44 MPa、G13=2 372.61 MPa，v1=0.32、v2=0.32、v3=0.44，基于平面短纤维随机分布模型的工程常数E1=10 721 MPa、E2=9  918.28 MPa、E3=6 445.23 MPa，G12=3773.24 MPa、G23=1 973.76 MPa、G13=1 981.54 MPa，v1=0.33、v2=0.34、v3=0.35，基于三维短纤维随机分布模型的工程常数E1=12 571 MPa、E2=12 760.4 MPa、E3=10 810.9 MPa，G12=4 336.93 MPa、G23=4 005.49 MPa、G13=4 072.39 MPa，v1=0.27、v2=0.32、v3=0.28。

1.3测试方法

根据GB/T 1447—2005标准在Instron5560型万能材料试验机上进行复合材料拉伸性能测试，试样尺寸为250 mm×25 mm×4 mm、标距为100 mm，取5根平行试样并取平均值作为测试结果；采用TESCAN VEGA3型钨灯丝扫描电子显微镜对断口形貌进行观察。

2结果与分析

2.1虚拟仿真结果

图4为3种纤维分布方式下碳纤维复合材料的有效模量变化情况。

由图4可知，有效模量E1从大至小顺序依次为：单向随机分布、三维随机分布、平面随机分布；有效模量E2从大至小顺序依次为：三维随机分布、平面随机分布、单向随机分布；有效模量E3从大至小顺序依次为：三维随机分布、单向随机分布、平面随机分布；有效模量G12从大至小顺序依次为：三维随机分布、平面随机分布、单向随机分布。由此可见，有效模量G12的变化趋势与有效模量E2相同，即三维随机分布模式下碳纤维复合材料的有效模量最大，单向随机分布模式下最小。这主要是因为不同的纤维分布方式下，纤维在碳纤维复合材料中承受的应力和由此产生的刚度不同；平面随机分布模型下碳纤维的面内存在各项异性，因此面内2个方向的模量相差不大；而三维随机分布模型下碳纤维的各向趋于同性。

图5为短切碳纤维长径比对碳纤维复合材料E1的影响，模型为单向随机分布模型。

由图5可知，随着碳纤维复合材料中碳纤维的长径比从10增至60，碳纤维复合材料的有效模量E1呈现逐渐增加的趋势，且碳纤维长径比为20时碳纤维复合材料的有效模量E1明显增加，在长径比增加至50及以上时，继续增加长径比对有效模量E1影响变小。

图6为短切碳纤维长径比对碳纤维复合材料E2、E3和G12的影响情况，模型为单向随机分布模型。

由图6可知，随着碳纤维复合材料中碳纤维的长径比从10增加至60，碳纤维复合材料的有效模量E2、E3和G12变化不大。结合图5的短切碳纤维长径比对碳纤维复合材料E1的影响可知，碳纤维复合材料中长径比的变化主要对纵向有效模量E1有显著影响，而对E2、E3和G12影响较小。这也说明碳纤维复合材料的纵向模量会随着纤维长度增加而增大。但当纤维长度增加至一定程度时，碳纤维复合材料的平均纤维应力与最大纤维应力接近，继续增加纤维长度不会对有效模量产生明显影响。

2.2试验验证

图7为基于虚拟仿真的服装智能制造过程中预浸料生产流程图。试验过程中将短切碳纤维随机放置在涂有树脂的聚乙烯薄膜上，然后与树脂制成“三明治”结构的碳纤维复合材料。采用预浸料模压成型的方法制备短切碳纤维复合材料，试验所用碳纤维为T700碳纤维、树脂为VE树脂（固含量63%、黏度为2 250 MPa·s、密度为1 096 kg/m3），其中CF为未处理的碳纤维，SCF表示上浆碳纤维。

图8为未处理碳纤维和上浆碳纤维复合材料的纵向拉伸模量试验结果和模拟结果。对于未处理碳纤维复合材料（CF/VE），纵向拉伸模量E1较为接近，基本介于25～27 GPa；对于上浆处理的碳纤维复合材料（SCF/VE），纵向拉伸模量E1试验值和模拟值都大于未处理碳纖维复合材料，且试验值与仿真值较为接近。

由图8可知，采用本文的模型可以对未处理碳纤维和上浆碳纤维复合材料的拉伸模量进行预测，且误差在10%以内。此外，上浆处理碳纤维复合材料的纵向拉伸模量测试结果明显高于未处理碳纤维复合材料，即上浆处理有助于提升碳纤维复合材料的纵向拉伸模量。

图9为未处理碳纤维复合材料的断口形貌。

由图9可知，未处理的碳纤维较为光滑且碳纤维/树脂基体间没有化学键合，拉伸过程中二者的界面处会成为薄弱环节而使得拉伸模量较小。而经过上浆处理后（见图10），碳纤维表面粗糙度增大，碳纤维/树脂界面结合力上升，抑制裂纹扩展的能力增强，在较强界面作用下碳纤维/树脂界面处发生了一定程度的偏转，这样有助于碳纤维与树脂基发生协同作用而避免直接拔出。此外，上浆处理有助于碳纤维与树脂基体之间形成化学键合作用而增加结合力，加上受外力作用下的溶胀作用会提升材料的界面韧性，多方面共同作用下会使得经过上浆处理的碳纤维复合材料的拉伸模量有所提升。

3结语

（1）服装智能制造过程中，有效模量E1从大至小顺序依次为：单向随机分布、三维随机分布、平面随机分布；有效模量E2和有效模量G12从大至小顺序依次为：三维随机分布、平面随机分布、单向随机分布；有效模量E3从大至小顺序为：三维随机分布、单向随机分布、平面随机分布;

（2）服装智能制造过程中，随着碳纤维复合材料中碳纤维的长径比从10增至60，碳纤维复合材料的有效模量E1呈现逐渐增加的趋势，且碳纤维长径比为20时碳纤维复合材料的有效模量E1明显增加；由此可见，随着碳纤维复合材料中碳纤维的长径比从10增至60，碳纤维复合材料的有效模量E2、E3和G12变化不大;

（3）服装智能制造过程中，采用模型可以对未处理碳纤维和上浆碳纤维复合材料的拉伸模量进行预测，且误差在10%以内。上浆处理碳纤维复合材料的纵向拉伸模量测试结果明显高于未处理碳纤维复合材料，即上浆处理有助于提升碳纤维复合材料的纵向拉伸模量。

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