KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Fen Bilimleri Dergisi / 2022 / Cilt: 38 Sayı: 3

Parçacık sürüsü optimizasyonu ile 1-boyutlu akış analizi yoluyla kompozit kumaşların geçirgenlik tensörünün sayısal karakterizasyonu

Numerical permeability tensor characterization of fibrous reinforcement through 1D flow analysis using particle swarm optimization

Salman Zafar(Sabanci University)
Hatice Sinem Sas(Sabancı University)
Sayfa
676–684
Yayın Tarihi
2022-12-30
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Sonuçlar, bu yöntemin, tek bir doğrusal enjeksiyon deneyi ile düzlemiçi geçirgenlik bileşenlerini etkili bir şekilde karakterize edebildiğinigöstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Akış simülasyonları, yüksek mekanik özelliklere sahip boşluksuz kompozitüretimini teşvik etmek için lifli takviyeler yoluyla reçine akış davranışını analizetmek için gerçekleştirilir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu çalışma, tek doğrusal enjeksiyondan tüm düzlem içigeçirgenlik bileşenlerini belirlemek için anahtar bir strateji sunmaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:Sonuçlar, bu yöntemin, tek bir doğrusal enjeksiyon deneyi ile düzlemiçi geçirgenlik bileşenlerini etkili bir şekilde karakterize edebildiğinigöstermektedir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Lifli takviye · Geçirgenlik tensörü · Akış Simülasyonları

Özet

Akış simülasyonları, yüksek mekanik özelliklere sahip boşluksuz kompozitüretimini teşvik etmek için lifli takviyeler yoluyla reçine akış davranışını analizetmek için gerçekleştirilir. Bu akış simülasyonları, lifli takviye nedeniyle reçineakışına karşı direnç olarak tanımlanan, geçirgenlik tensörü olarak bilinen önemlibir parametre gerektirir. Bu çalışma, tek doğrusal enjeksiyondan tüm düzlem içigeçirgenlik bileşenlerini belirlemek için anahtar bir strateji sunmaktadır. Yöntem,bir-boyutlu akışı iki-boyutlu bir akışa dönüştüren, kalıp alanına kasıtlı birdüzensizlik bölgesinin tanımlanmasına dayanmaktadır. Öncelikle, kalıp alanıiçinde belirlenmiş konumlardaki akış varış zamanlarının deneysel olarakbelirlenmesi ve bunu, artık kareler toplamı (RSS) yoluyla LIMS yazılımı ile eldeedilmiş sayısal akış varış zamanlarıyla karşılaştırılmaktadır. Geçirgenliktahminlerini hızlı ve yüksek doğrulukta elde etmek için parçacık sürüsüoptimizasyonuna (PSO) dayalı bir optimizasyon algoritması kurulmuştur.Önerilen stratejinin validasyon çalışması üç farklı geçirgenlik tensörü durmunu ileyapılmıştır. Sonuçlar, bu yöntemin, tek bir doğrusal enjeksiyon deneyi ile düzlemiçi geçirgenlik bileşenlerini etkili bir şekilde karakterize edebildiğinigöstermektedir.

Abstract

Flow simulations are performed to analyze the resin flow behaviorthrough fibrous reinforcements to promote void-free composite manufacturingwith excellent mechanical properties. These flow simulations require an essentialparameter known as permeability tensor which is defined as the resistance to theflow of resin due to fibrous reinforcement. This study proposes a key strategy todetermine all in-plane permeability components from a single rectilinear flowexperiment. The proposed method is based on introducing intentional disturbanceto the mold domain, which transforms the one-dimensional flow into a two-dimensional flow. The process is divided into two steps, the experimentaldetermination of flow arrival times at designated locations within the molddomain and comparing it to the numerical flow arrival times (obtained using LIMSsoftware) via the residual sum of squares (RSS). An optimization algorithm basedon particle swarm optimization (PSO) is established to reduce the RSS to getaccurate permeability predictions. The validation study of the proposed strategyhas been practiced for three cases. The results show that this method caneffectively characterize the in-plane permeability components from a singlerectilinear injection experiment.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Zafar, S., Sas, H. S. (2022). Parçacık sürüsü optimizasyonu ile 1-boyutlu akış analizi yoluyla kompozit kumaşların geçirgenlik tensörünün sayısal karakterizasyonu. Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Fen Bilimleri Dergisi, Cilt: 38 Sayı: 3, 676–684. https://ajindex.com/articles/1266789

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (25)

  1. M. Seyednourani, M. Yildiz, and H. S. Sas, “A two-stage optimization methodology for gate and vent locations and distribution media layout for liquid composite molding process,” Compos. Part A Appl. Sci. Manuf., vol. 149, no. June, p. 106522, 2021, doi: 10.1016/j.compositesa.2021.106522.
  2. S. Jiang, C. Zhang, and B. Wang, “Optimum arrangement of gate and vent locations for RTM process design using a mesh distance-based approach,” Compos. Part A Appl. Sci. Manuf., vol. 33, no. 4, pp. 471–481, Apr. 2002, doi: 10.1016/S1359-835X(01)00146-4.
  3. H. S. Sas and M. Erdal, “Modeling of particle–resin suspension impregnation in compression resin transfer molding of particle-filled, continuous fiber reinforced composites,” Heat Mass Transf., vol. 50, no. 3, pp. 397–414, Mar. 2014, doi: 10.1007/s00231-013-1275-z.
  4. T. S. Lundström, B. R. Gebart, and E. Sandlund, “In-plane permeability measurements on fiber reinforcements by the multi-cavity parallel flow technique,” Polym. Compos., vol. 20, no. 1, pp. 146–154, Feb. 1999, doi: 10.1002/PC.10342.
  5. C. Di Fratta, G. Koutsoukis, F. Klunker, F. Trochu, and P. Ermanni, “Characterization of anisotropic permeability from flow front angle measurements,” Polym. Compos., vol. 37, no. 7, pp. 2037–2052, Jul. 2016, doi: 10.1002/PC.23382.
  6. K. K. Han, C. W. Lee, and B. P. Rice, “Measurements of the permeability of fiber preforms and applications,” Composites Science and Technology, vol. 60, no. 12–13. pp. 2435–2441, 2000, doi: 10.1016/S0266-3538(00)00037-3.
  7. P. Ferland, D. Guittard, and F. Trochu, “Concurrent methods for permeability measurement in resin transfer molding,” Polym. Compos., vol. 17, no. 1, pp. 149–158, Feb. 1996, doi: 10.1002/PC.10600.
  8. J. R. Weitzenböck, R. A. Shenoi, and P. A. Wilson, “A unified approach to determine principal permeability of fibrous porous media,” Polym. Compos., vol. 23, no. 6, pp. 1132–1150, Dec. 2002, doi: 10.1002/PC.10507.
  9. E. Fauster et al., “Image processing and data evaluation algorithms for reproducible optical in-plane permeability characterization by radial flow experiments:,” https://doi.org/10.1177/0021998318780209, vol. 53, no. 1, pp. 45–63, Jun. 2018, doi: 10.1177/0021998318780209.
  10. B. R. Gebart and P. Lidström, “Measurement of in-plane permeability of anisotropic fiber reinforcements,” Polym. Compos., vol. 17, no. 1, pp. 43–51, 1996, doi: 10.1002/PC.10589.
  11. T. S. Lundström, R. Stenberg, R. Bergström, H. Partanen, and P. A. Birkeland, “In-plane permeability measurements: a nordic round-robin study,” Compos. Part A Appl. Sci. Manuf., vol. 31, no. 1, pp. 29–43, Jan. 2000, doi: 10.1016/S1359-835X(99)00058-5.
  12. R. S. Parnas and A. J. Salem, “A comparison of the unidirectional and radial in-plane flow of fluids through woven composite reinforcements,” Polym. Compos., vol. 14, no. 5, pp. 383–394, Oct. 1993, doi: 10.1002/PC.750140504.
  13. N. Vernet et al., “Experimental determination of the permeability of engineering textiles: Benchmark II,” Compos. Part A Appl. Sci. Manuf., vol. 61, pp. 172–184, 2014, doi: 10.1016/j.compositesa.2014.02.010.
  14. W. R. Hwang and S. G. Advani, “Numerical simulations of Stokes–Brinkman equations for permeability prediction of dual scale fibrous porous media,” Phys. Fluids, vol. 22, no. 11, p. 113101, Nov. 2010, doi: 10.1063/1.3484273.
  15. K. Okonkwo, P. Simacek, S. G. Advani, and R. S. Parnas, “Characterization of 3D fiber preform permeability tensor in radial flow using an inverse algorithm based on sensors and simulation,” Compos. Part A Appl. Sci. Manuf., vol. 42, no. 10, pp. 1283–1292, 2011, doi: 10.1016/j.compositesa.2011.05.010.
  16. M. Yun, H. Sas, P. Simacek, and S. G. Advani, “Characterization of 3D fabric permeability with skew terms,” Compos. Part A Appl. Sci. Manuf., vol. 97, pp. 51–59, 2017, doi: 10.1016/j.compositesa.2016.12.030.
  17. A. Gokce, M. Chohra, S. G. Advani, and S. M. Walsh, “Permeability estimation algorithm to simultaneously characterize the distribution media and the fabric preform in vacuum assisted resin transfer molding process,” Compos. Sci. Technol., vol. 65, no. 14, pp. 2129–2139, Nov. 2005, doi: 10.1016/j.compscitech.2005.05.012.
  18. J. Lugo, P. Simacek, and S. G. Advani, “Analytic method to estimate multiple equivalent permeability components from a single rectilinear experiment in liquid composite molding processes,” Composites Part A: Applied Science and Manufacturing, vol. 67. pp. 157–170, 2014, doi: 10.1016/j.compositesa.2014.08.031.
  19. P. Šimáček and S. G. Advani, “Desirable features in mold filling simulations for liquid composite molding processes,” Polym. Compos., vol. 25, no. 4, pp. 355–367, 2004, doi: 10.1002/pc.20029.
  20. S. Bickerton, H. C. Stadtfeld, K. V Steiner, and S. G. Advani, “Design and application of actively controlled injection schemes for resin-transfer molding,” Compos. Sci. Technol., vol. 61, no. 11, pp. 1625–1637, Aug. 2001, doi: 10.1016/S0266-3538(01)00064-1.
  21. E. Sozer, S. Bickerton, and S. Advani, “On-line strategic control of liquid composite mould filling process,” Compos. Part A Appl. Sci. Manuf., vol. 31, no. 12, pp. 1383–1394, Dec. 2000, doi: 10.1016/S1359-835X(00)00060-9.
  22. R. Eberhart and James Kennedy, “A New Optimizer Using Particle Swarm Theory,” Int. Symp. Micro Mach. Hum. Sci., pp. 39–43, 1999, [Online]. Available: https://bytebucket.org/
  23. W.-B. Young and C.-L. Lai, “Analysis of the edge effect in resin transfer molding,” Compos. Part A Appl. Sci. Manuf., vol. 28, no. 9–10, pp. 817–822, Jan. 1997, doi: 10.1016/S1359-835X(97)00034-1.
  24. S. Bickerton, S. G. Advani, R. V. Mohan, and D. R. Shires, “Experimental analysis and numerical modeling of flow channel effects in resin transfer molding,” Polym. Compos., vol. 21, no. 1, pp. 134–153, Feb. 2000, doi: 10.1002/pc.10172.
  25. E. Sozer, S. Bickerton, and S. Advani, “On-line strategic control of liquid composite mould filling process,” Compos. Part A Appl. Sci. Manuf., vol. 31, no. 12, pp. 1383–1394, Dec. 2000, doi: 10.1016/S1359-835X(00)00060-9.