본 논문은 단섬유 칩으로 구성된 Sheet Molding Compound(SMC) 복합재료를 실험적으로 관찰된 특징들을 바탕으로 메소스케일(meso-scale) 대표체적요소(RVE: Representative Volume Element)를 재구성하는 새로운 알고리즘을 제시한다. 전산해석을 이용하여 SMC 복합재료의 비등방성 거동의 정확한 예측은 어려운 문제이다. 이를 극복하기 위해, SMC 복합재료를 위한 일련의 이미지 프로세싱 기술과 재구성 알고리즘 및 유한요소(FE: Finite Element) 생성기로 구성된 SMC RVE 모델을 개발하였다. 첫째, micro-CT 이미지 프로세싱은 SMC 물성에 직접적인 상관관계를 가지는 섬유칩의 배향 및 분산의 확률적 분포를 평가한다. 둘째, 해당 통계적 분포를 바탕으로 섬유칩 간의 겹침효과를 고려한 섬유칩 팩킹 재구성 알고리즘을 개발한다. 마지막으로, SMC 복합재료 멀티스케일 해석을 이용하여 매크로스케일(macro-scale)에서의 거동을 파악하고 실험데이터를 통해 검증을 수행한다.
복합재료 중에서 SMC(sheet molding compound) 복합재료는 자동차의 차체 성형에 주로 쓰이고 있다. 자동차 산업에서는 차량 사고를 고려하여야 하므로 재료의 충돌 거동 및 특성에 관한 연구는 필수적이다. 충돌은 짧은 시간에 일어나기 때문에 육안으로 확인이 어렵다. 따라서 충돌 거동을 확인하기 위해서는 유한요소 모델을 이용한 충돌 손상 해석이 필요하다. 충돌 손상 해석을 위해서는 SMC 복합재료의 손상 모델에 대한 파라메터가 요구된다. 본 연구에서는 SMC 복합재료의 손상 모델에 대한 파라메터를 획득하기 위해 인공신경망 기법을 적용하였다. LS-DYNA에서 파라메터에 따른 결과를 이용하여 대체 모델을 구성하였다. 자유 낙하 충돌 실험에서 얻은 흡수 에너지와 인공신경망 모델을 이용한 흡수 에너지를 비교하여 최적화된 파라메터를 획득하였다. 획득한 파라메터를 유한요소 모델에 적용해 결과를 비교하여 파라메터의 신뢰성을 검증하였다.
CAFE(기업평균연비) 규제의 적극적 대응책의 하나로 차체 경량화가 주목받고 있다. 이를 위해 사용되는 고분자 복합소재 중 특히 Exterior Body Panel에 많이 채택되고 있는 SMC(Sheet Molding Compound)에 대해 제조방법, 성형공정, 기술적 과제, 재활용, 적용 예 등을 살펴보았다. 1973년 GM의 Corvette로부터 본격적으로 사용되기 시작한 SMC는 미국, 유럽을 중심으로 사용량이 계속 증가되고 있으며, 자동화가 용이하고 성형Cycle이 짧아 타 열경화성 고분자복합재료 성형방법에 비해 대량생산에 유리하며, 도장 특성이 우수하며 자 동차 부품용으로 가장 보편적인 방식이다.
In composite materials, the fracture perpendicular to the fiber direction usually shows a non-linear behavior accompannying blunting and plastic deformation around the crack tip. In this study, the fracture thoughness in random short fiber SMC composite material and Carbon/Epoxy composite material is estimated by the A.M.(Area Method) and the G.L.M.(Generalized Locus Method) which can determine a stable total energy release rate(G$_T$) not only in highly elghly elastic material but also in highly non-linear materials.
섬유강화 복합재료 제조 방법 중 sheet molding compound(SMC)는 자동차에 적용 가능성이 가장 높은 소재이다. 본 연구에서는 저비중 필러인 유리버블과 강화재인 유리섬유를 사용하여 물성이 저하되지 않으면서 낮은 비중을 나타내는 SMC의 제조를 위한 최적의 배합비에 대해 연구하였다. SMC 내부에 유리섬유의 혼입양이 증가할수록 강도가 향상하였고, 유리버블의 혼입양이 증가할수록 비중이 낮아졌다. 최적의 배합에서는 비중이 낮아지면서 물성이 향상되는 시너지 효과가 나타남을 발견하였다. 이러한 시너지 효과는 유리버블의 크랙 전파의 분산효과와 유리버블의 혼입에 따른 섬유와 매트릭스의 결합력의 향상에 기인한 것임을 내부구조 분석을 통해 확인하였다.
Phenolin resin, prepared form phenol and formaldehyde, is one of the oldest thermosetting resins available. Phenolic resins are cured via condensation polymerization with evolution of water, which in molding process is a big problem. The use of phenolic resins in glass fiber composites is growing, primarily due to their low flame spread, low smoke generation and low smoke toxicity properties. SMC of phenolics has been rearched since the 1986. The technology challenge was to match resin viscosity, handling and cure with those for the polyester SMC to avoid any special processing for fabricators and end users. Phenolic SMC was chosen because of the ease of molding to the required shape with light- weight, thin wall structure and with excellent fire protection.
본 연구에서는 국내산 비규칙성 짧은 섬유로 강회된 SMC 복합재료의 피로파괴 특성에 대한 기초자료로서 피로균열의 진전특성을 나타내는데 기존파괴 역학의 적용여부를 살펴보며, 서로 다른 피로모드 상태 하에서 하중크기의 상태에 따른 피로균열진전의 특성을 나타내었으며, 또한 주사형 전자현미경(scanning electron microscope)을 사용한 파단면 관찰을 통해 파괴 메카니즘을 살펴보았다.
분말 야금 기술에 의한 복합 연자성 재료는 전기기기에 일반적으로 사용되는 종래의 전기강판보다 많은 장점을 가지고 있으며, 그 관련 기술은 최근에 상당한 발전을 거듭하고 있다. 복합 연자성 재료는 일반적으로 분말의 형태로 인해 자기적 등방성 가지므로 3차원 자속 및 복잡한 구조의 전기기기 구성에 적합하다. 하지만 SMC와 같이 등방성 자기 특성을 가지는 재료는 복잡한 벡터 히스테리시스를 가지므로 정확한 손실 특성을 예측하는 것이 매우 어렵다. 따라서 본 논문에서는 전기강판 및 SMC의 링 타입 시편을 제작하고 시편 크기에 따라 자기적 특성을 측정한 후, 측정된 자기적 정보를 이용하여 800Hz 이상에서 구동하는 고속 영구자석 전동기의 전자계 해석을 수행하였다. 또한, 해당 모델의 시작품을 제작하고 효율 측정 및 비교를 통해 본 논문의 신뢰성을 입증하였다.
Thermo-mechanical behaviors of polymer matrix composite(PMC) with continuous TiNi fiber are studied using theoretical analysis with 1-D analytical model and numerical analysis with 2-D multi-fiber finite element(FE) model. It is found that both compressive stress in matrix and tensile stress in TiNi fiber are the source of strengthening mechanisms and thermo-mechanical coupling. Thermal expansion of continuous TiNi fiber reinforced PMC has been compared with various mechanical behaviors as a function of fiber volume fraction, degree of pre-strain and modulus ratio between TiNi fiber and polymer matrix. Based on the concept of so-called shape memory composite(SMC) with a permanent shape memory effect, the critical modulus ratio is determined to obtain a smart composite with no or minimum thermal deformation. The critical modulus ratio should be a major factor for design and manufacturing of SMC.
The sheet molding compound composite has been applied divers section. This paper reports processing of carbon fiber reinforced thermosetting composite with diverse resins and which was composed of chopped carbon fiber (30 ~ 60 wt%). Normally the paste that the viscosity is over 15,000 cps has been used in traditional Sheet molding compound (SMC) machine. In this research, SMC machine was designed to make Carbon-sheet molding compound (C-SMC) prepreg which was composed with low viscosity resin (1,800 ~ 2,500 cps increase up to 10,000 cps after aging). In order to confirm the optimal processing condition. Mechanical strength tests including tensile test, shear test, impact test, flexural strength test were conducted on C-SMC composites. Plus we identified the correlation between the mechanical properties and prepreg processing condition (carbon ratio and applied resin).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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