基于应变能耗散的复合材料层合板面内缺口强度分析cdm模型

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1、复合材料学报第３１卷第４期８月２０１４年ＡｃｔａＭａｔｅｒｉａｅＣｏｍｐｏｓｉｔａｅＳｉｎｉｃａＶｏｌ．３１Ｎｏ．４Ａｕｇｕｓｔ２０１４文章编号：１０００－３８５１（２０１４）０４－１０１３－０９基于应变能耗散的复合材料层合板面内缺口强度分析ＣＤＭ模型吴义韬１，姚卫星＊２，吴富强１，沈浩杰１（１．南京航空航天大学飞行器先进设计技术国防重点学科实验室，南京２１００１６；２．南京航空航天大学机械结构力学及控制国家重点实验室，南京２１００１６）摘要：基于伴随能量释放的渐进损伤演化思想，建立了复合材料层合板面内失效分析的连续介质损伤力学（ＣＤＭ）分析模型，该模型包含损伤表征、损伤起始判定和

2、损伤演化法则３个方面。基于ＣＤＭ模型，通过引入损伤状态变量表征损伤，建立了平面应力状态下的材料损伤本构模型。采用损伤参量ｆＥ改写Ｈａｓｈｉｎ准则，以判定损伤的起始。损伤演化由特征长度内的应变能释放密度控制，建立了损伤状态变量关于等效应变的渐进损伤演化法则。模型中还同时考虑了面内剪切非线性和网格敏感性，并进行了对比分析。对含缺口的［９０／０／±４５］３ｓ和［（±θ）４］ｓ２类典型复合材料层合板的面内拉伸失效进行了分析，结果表明，本文中的模型能有效预测复合材料层合板的面内拉伸强度。关键词：复合材料；渐进损伤演化；拉伸强度；剪切非线性；网格敏感性中图分类号：ＴＢ３３０．１；Ｖ２５８＋．３

3、文献标志码：ＡＣＤＭｍｏｄｅｌｆｏｒａｎａｌｙｚｉｎｇｉｎｔｒａｌａｍｉｎａｒｓｔｒｅｎｇｔｈｏｆｎｏｔｃｈｅｄｃｏｍｐｏｓｉｔｅｌａｍｉｎａｔｅｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｄｉｓｓｉｐａｔｉｏｎｏｆｓｔｒａｉｎｅｎｅｒｇｙ１，ＹＡＯＷｅｉｘｉｎｇ＊２，ＷＵＦｕｑｉａｎｇ１，ＳＨＥＮＨａｏｊｉｅ１ＷＵＹｉｔａｏ（１．ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＦｕｎｄａｍｅｎｔａｌＳｃｉｅｎｃｅｆｏｒＮａｔｉｏｎａｌＤｅｆｅｎｓｅ－ＡｄｖａｎｃｅｄＤｅｓｉｇｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆＦｌｉｇｈｔＶｅｈｉｃｌｅ，ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＡｅｒｏｎａｕｔｉｃｓａｎｄＡｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓ，

4、Ｎａｎｊｉｎｇ２１００１６，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＭｅｃｈａｎｉｃｓａｎｄＣｏｎｔｒｏｌｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌＳｔｒｕｃｔｕｒｅｓ，ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＡｅｒｏｎａｕｔｉｃｓａｎｄＡｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００１６，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｖｉｅｗｐｏｉｎｔｏｆｐｒｏｇｒｅｓｓｉｖｅｄａｍａｇｅｅｖｏｌｕｔｉｏｎｗｉｔｈｅｎｅｒｇｙｒｅａｌｅａｓｅ，ａｃｏｎｔｉｎｕｕｍｄａｍａｇｅｍｅ－ｃｈａｎｉｃｓ（ＣＤＭ）ｍｏｄｅｌ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｄａｍａｇｅｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ，ｄａｍａｇ

5、ｅｉｎｉｔｉａｔｉｏｎｃｒｉｔｅｒｉｏｎａｎｄｄａｍａｇｅｅｖｏｌｕｔｉｏｎｌａｗ，ｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄｆｏｒｉｎｔｒａｌａｍｉｎａｒｆａｉｌｕｒｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｃｏｍｐｏｓｉｔｅｌａｍｉｎａｔｅｓ．ＢａｓｅｄｏｎｔｈｅＣＤＭｍｏｄｅｌ，ｔｈｅｄａｍａｇｅｃｏｎｓｔｉｔｕｔｉｖｅｏｆｍａｔｅｒｉａｌｉｎｐｌａｎｅｓｔｒｅｓｓｃｏｎｄｉｔｉｏｎｗａｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｂｙｉｎｔｒｏｄｕｃｉｎｇｄａｍａｇｅｓｔａｔｅｖａｒｉａｂｌｅｓｗｈｉｃｈｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚｅｃｏｒｒｅ－ｓｐｏｎｄｉｎｇｄａｍａｇｅ．Ｔｈｅｄａｍａｇｅｉｎｉｔｉａｔｉｏｎｗａｓｅｓｔｉｍａｔｅｄｂｙ

6、ｕｓｉｎｇｒｅｗｒｉｔｔｅｎＨａｓｈｉｎ’ｓｃｒｉｔｅｒｉａ，ｗｈｉｃｈｗａｓｅｘｐｒｅｓｓｅｄｗｉｔｈｄａｍａｇｅｐａｒａｍｅｔｅｒｆＥ．Ｔｈｅｄａｍａｇｅｅｖｏｌｕｔｉｏｎｗａｓｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄｂｙｔｈｅｄｅｎｓｉｔｙｏｆｓｔｒａｉｎｅｎｅｒｇｙｒｅｌｅａｓｅｗｉｔｈｉｎｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｌｅｎｇｔｈ．Ｔｈｅｐｒｏｇｒｅｓｓｉｖｅｄａｍａｇｅｅｖｏｌｕｔｉｏｎｌａｗａｓｓｏｃｉａｔｉｎｇｄａｍａｇｅｓｔａｔｅｖａｒｉａｂｌｅｓｗｉｔｈｅｑｕｉｖａｌｅｎｔｓｔｒａｉｎｗａｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ．Ｉｎｔｒａｌａｍｉｎａｒｓｈｅａｒｎｏｎｌｉｎｅａｒｉｔｙａｎｄ

7、ｍｅｓｈｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙｗｅｒｅａｌｓｏｔａｋｅｎｉｎｔｏａｃｃｏｕｎｔｓｉｎｔｈｅｍｏｄｅｌａｎｄａｎａｌｙｚｅｄｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅｌｙ．Ｆａｉｌｕｒｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｎｏｔｃｈｅｄ［９０／０／±４５］３ｓａｎｄ［（±θ）４］ｓｃｏｍｐｏｓｉｔｅｌａｍｉｎａｔｅｓｕｎｄｅｒｉｎｔｒａｌａｍ－ｉｎａｒｔｅｎｓｉｌｅｌｏａｄｗａｓｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄ，ａｎｄｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅｐｒｅｓｅｎｔｍｏｄｅｌｉｓｃａｐａｂｌｅｏｆｐｒｅｄｉ