Cf/C-SiC复合材料中,经过切碎处理的碳纤维所起的热机械耦合效应及多尺度相关性机制

《Composites Part B: Engineering》:The thermomechanical coupling and multiscale correlation mechanism of Cf/C-SiC composites reinforced with chopped carbon fibers

【字体: 时间:2026年02月12日 来源:Composites Part B: Engineering 14.2

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  本研究通过实验与数值模拟,揭示了短切碳纤维增强碳化硅陶瓷基复合材料(c-Cf/C-SiC)的热機械耦合机制及多尺度关联性,重点分析纤维-基体界面作用与纳米至微观尺度结构演变对有效弹性响应和热传导的影响,提出了基于RVE的多尺度本构模型,优化了纤维分布、界面改性和基体组成对热导率及热膨胀系数的协同调控作用。

  
陈强|黄健|李道奎|叶一聪|白淑新
国防科技大学航空航天科学与工程学院材料科学与工程系,中国长沙410073

摘要

本文通过实验和数值模拟研究了切碎碳纤维(c-Cf(MP))增强碳化硅陶瓷基复合材料(c-Cf(MP)/C-SiC)的热机械性能以及有效弹性响应与热响应之间的多尺度相关性。与连续纤维复合材料不同,本研究重点关注由随机分布的切碎纤维、热解碳界面以及通过反应熔渗(RMI)形成的SiC-Si有效基体所构成的独特多尺度结构。通过结合实验和多尺度建模方法,揭示了纤维-基体界面的热机械耦合机制,以及从纳米尺度界面到介观尺度纤维网络的微观结构演变过程,这些过程决定了材料的熱機械响应。结果表明,使用短而高度石墨化的纤维有助于形成连续的热传导路径,同时最小化复合材料的各向异性。此外,CPyC对界面的改性有助于平衡c-Cf(MP)/C-SiC复合材料的应力分布。适量的残余Si和连续分布的SiC基体决定了复合材料的导热性能。本研究为Cf/C-SiC复合材料的预测设计提供了基础框架,将定制的成分结构与可预测的热机械性能联系起来,超越了传统的经验方法。

引言

碳纤维增强碳化硅陶瓷基复合材料(Cf/SiC-CMCs)因其优异的综合热机械性能而成为热防护组件的理想候选材料[1],[2],[3]。然而,目前尚缺乏全面的热机械分析来探讨Cf/SiC-CMCs的力学响应与热性能之间的相关性[4],[5],特别是力学变形、界面演变和热传导之间的双向耦合。此外,服役过程中遇到的复杂应力状态和极端温度梯度要求从经验设计转向基于性能预测的设计方法,尤其是对于含有不连续或切碎碳纤维增强的Cf/SiC-CMCs而言。
近年来,Cf/SiC-CMCs的研究范式已从传统的实验力学和分析方法发展到智能的预测建模框架[6]。Ramya等人评估了2.5D Cf/SiC复合材料的弹性常数和高温拉伸性能[7],发现界面改良显著延缓了基体开裂,但无法消除热机械引起的滞后现象。然而,大多数初始的微观力学模型虽然整合了纤维、界面和基体的响应来预测有效性能,却将热场和力学场视为相互独立的[8]。在氧化动力学下的热机械载荷循环过程中,这种分离变得尤为突出,因为传统寿命预测模型未能考虑非线性性能衰减[9]。涂层纤维或混合基体中的异质材料界面进一步增加了复杂性,热机械建模将涂层边缘的应力奇异性识别为微裂纹的萌生点[10]。基于库仑摩擦理论的先进界面表征量化了热循环下的界面剪切强度退化,为模型校准提供了关键数据[11],而耦合的热传导和力学响应模型则实现了温度场、应力分布和裂纹能量释放率的时空特性分析[12]。尽管取得了这些进展,大多数现有模型仍依赖于经验参数,而非基于物理定律的演化规律。
Cf/SiC-CMCs的热性能优化通过引入高导热增强材料[13],[14]、界面工程[15],[16]、热处理[17]、成分设计[18],[19]以及先进的制备工艺[1],[20]等方法实现。然而,要充分发挥Cf/SiC-CMCs的潜力,关键在于阐明热机械耦合机制,尤其是多尺度上的复杂热机械相互作用的理论处理。
传统的均质化方法基于经典混合规则或单步Mori-Tanaka均质化方法,因其计算效率高而受到重视[21],[22]。这些方法将异质复合材料均质化为等效的均匀介质,以估算有效热机械性能,如导热系数(TC)和热膨胀系数(CTE)。例如,Ran等人[22]推导出了单向碳纤维的CTE的封闭形式表达式,而Zhu等人提出了一种两阶段方法,首先对纤维/基体簇进行均质化,然后再将其嵌入到颗粒增强基体中以预测TC[21]。类似的顺序放大方法已应用于2.5D碳纤维/C-SiC复合材料[23]和3D编织C/SiC[24],以考虑纱线级别的异质性。然而,均质化方法忽略了热残余应力、界面特性和热传导的耦合效应[25]。大多数方法假设完美的键合和成分性能,从而忽视了热机械引起的界面退化[21],[22]。
为了解决均质化方法的局限性,基于代表性体积元素(RVE)的多尺度建模被开发出来,用于定量关联微观结构和宏观性能[25],[26]。Sun等人将纤维体积分数和孔隙率纳入3D Cf/SiC-CMCs的微观力学模型中以预测热传导[25],而Choi等人开发了一种多尺度随机计算均质化模型,考虑了随机纤维排列和基体微裂纹[26];对于c-Cf/SiC-CMCs,建立了综合评估模型,将力学性能和TC与短纤维分布及基体成分相关联[27]。尽管这些方法有所进步,但多尺度RVE模型仍存在关键局限性:热性能和力学性能通常独立预测,忽略了双向热机械耦合[25],[26]。此外,这些模型的准确性严重依赖于对多尺度结构的准确表征,这对于c-Cf/SiC-CMCs来说仍然具有挑战性[28]。
另一方面,直接数值模拟方法(如有限元方法(FEM)和分子动力学(MD)被用来捕捉Cf/SiC-CMCs的详细热机械耦合行为。FEM广泛用于热机械分析,能够推导微观界面行为与宏观结构响应之间的相关性[29]。先进的FEM公式考虑了热化学耦合,例如在c-Cf/C复合材料的烧蚀建模中,同时解决了热传递、热解气体压力、氧化动力学和机械损伤问题[30]。然而,基于FEM的均质化方法在处理随机或空间变化的微观结构时计算成本较高。大多数模型还将导热系数视为固定输入,而非由应变或界面脱粘调节的场变量,忽略了热机械响应的双向性。为了解决FEM的计算瓶颈,机器学习(ML)和深度学习(DL)作为加速热机械分析的替代工具应运而生。最近的研究展示了利用ML加速具有异质微观结构的复合材料的多尺度分析[21],而卷积神经网络(CNNCs)可以直接从微观结构图像预测有效TC[22]。尽管这些方法效率较高,但数据驱动模型依赖于大型高质量数据集,并且缺乏物理可解释性[33]。MD提供了关于界面特性的原子级洞察和纤维/基体界面的微观分析[34]。然而,MD受到纳秒时间尺度和纳米长度尺度的限制,使其不适用于模拟宏观行为或长期退化过程[34]。
总体而言,这些方法的准确性取决于它们对界面物理、结构各向异性以及热场和力学场之间双向耦合的考虑程度。此外,连续的Cf/SiC-CMCs受到预制件各向异性结构的限制[35],[36],这进一步凸显了为Cf/SiC-CMCs开发定制模型的必要性。
本研究建立了一个多尺度本构模型,用于描述切碎碳纤维增强碳化硅陶瓷复合材料(c-Cf/C-SiC)的热机械响应,包括有效弹性响应、平均热膨胀以及多尺度上的热传导。基于该模型,模拟了切碎碳纤维(包括聚丙烯腈碳纤维Cf(PAN)和中间相沥青基碳纤维Cf(MP))、碳基体(包括热解碳CPyC和石墨碳CGrC)、残余Si以及SiC基体之间的热机械耦合。所制备复合材料的微观结构通过透射电子显微镜(TEM)、扫描电子显微镜(SEM)和X射线衍射(XRD)进行表征。最终目标是实现Cf/C-SiC复合材料的合理成分设计和性能优化,以提升其综合热物理性能。

材料制备

c-Cf/C-SiC复合材料的制备过程分为三个步骤,如图1所示。首先,将短切碳纤维(如Cf(PAN)和Cf(MP)通过协同分散工艺均匀分布,得到随机分布的增强相,具体细节见附录;其次,通过低温成型、高温热解和浸渍致密化工艺获得相对致密的c-Cf/C预制件

相关本构模型

图2展示了用于c-Cf/C-SiC复合材料的多尺度策略示意图,该策略通过代表性体积元素(RVE)建立了热机械响应与成分相互作用之间的多尺度关联。c-Cf被明确建模为在各向同性基体中随机分布的椭球形增强相

结果

熔融Si的反应熔渗(RMI)对c-Cf/C/SiC的热机械性能产生了显著影响[14],这归因于增强纤维、成分含量以及微观结构。c-Cf/C预制件对弹性性能(EECs)的影响机制包括有效弹性模量、体模量、剪切模量以及泊松比、平均热膨胀系数(CTE)和理论热导率

讨论

通过反应熔渗(RMI)制备的c-Cf/C-SiC复合材料的热机械性能,包括有效弹性常数(EECs)、平均热膨胀系数(CTE)和导热系数(TC),受到微观结构异质性、残余应力以及界面行为的复杂相互作用的影响。理论预测与实验值之间的偏差源于多尺度热机械耦合

结论

本研究阐明了通过反应熔渗制备的c-Cf/C-SiC复合材料的热机械耦合行为和多尺度相关机制。所开发的模型考虑了纤维结构、界面特性和成分含量,成功预测了其热机械性能。获得的3-600-20体积% Cf(MP)/CPyC-SiC复合材料表现出相对较低的平均热膨胀系数

CRediT作者贡献声明

李道奎:可视化、验证、监督、方法论、研究、概念化。叶一聪:验证、监督、软件、资源、方法论、研究、形式分析、概念化。白淑新:撰写-审稿与编辑、可视化、验证、监督、软件、资源、项目管理、资金获取。陈强:撰写-初稿、方法论、研究、形式分析、数据整理、概念化。黄健:

未引用参考文献

[31],[32]。

数据可用性声明

数据可向相应作者索取。

利益冲突声明

作者声明没有可能影响本文工作的利益冲突。

利益冲突声明

? 作者声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文的研究结果。
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