Modelling Mechanical and Thermomechanical Behavior of Additively Manufactured Quasi-Woven Shells
Notice bibliographique
Résumé
Additive manufacturing of continuous carbon fiber-reinforced thermoplastics using the fused filament fabrication (FFF) method presents new opportunities for optimizing the properties of thin shell structures, such as antenna reflectors and deployable booms for spacecraft. These applications frequently employ plain-woven biaxial and triaxial reinforcement architectures due to their quasi-isotropic electromagnetic radiation reflectance properties and minimal coupling between in-plane and out-of-plane deformations. Although true woven architectures can not be produced using the FFF process, as this would require that tows be deposited both above and below previously-deposited ones, quasi-woven architectures can be realized by staggering the tow deposition sequence. The freedom to manipulate the paths, spacings, and deposition orders of tows with the FFF process unlocks an extended design space that can be used to tailor behavioral characteristics of thin shells, such as thermal dimensional stability and electromagnetic radiation reflectivity. However, robust methodologies to characterize their behavioral characteristics need to be developed. Here, automated computational procedures for generating geometrically-accurate finite element models of quasi-woven shells directly from FFF deposition path data are presented. A crimping algorithm is devised for predicting out-of-plane fiber distortions that occur at and between tow intersections, accounting for additional compaction caused by a discrete in-situ consolidation (DISC) process used to improve interlaminar bond strength. The predicted morphology of out-of-plane distortions is validated against optical cross-sectional micrographs of manufactured quasi-woven samples, demonstrating strong agreement. Crimped fiber paths are incorporated into shell element models for each individual tow, with beam elements used to emulate the interlaminar bonds between overlapping tows. Model accuracy is assessed by comparing predicted and observed responses of biaxial and triaxial quasi-woven architectures to tensile and thermal loading. Tensile behaviors show good agreement with experimental results, with predicted stiffness values exhibiting an average error of only 12\%. Unfortunately, measured thermal deformations were found to be entirely uncorrelated with predicted values, likely due to unaccounted for process-induced warpage in the samples.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».