CVD纤维及其增强金属基复合材料强度的分布特征研究.pdf

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1、第25卷第3期航空材料学报Vol.25,No.32005年6月JOURNALOFAERONAUTICALMATERIALSJune2005CVD纤维及其增强金属基复合材料强度的分布特征研究蔡杉,李占一,董妍,颜鸣皋(北京航空材料研究院,北京100095)摘要:采用单一Weibull统计分布函数来描述CVD纤维抗拉强度的分散性,发现具有不同断裂机制的缺陷所引发的断裂其拉伸强度分布分别符合Weibull分布,并具有各自独特的形态和参数;对热压复合前后的纤维的抗拉强度分布特征进行分析比较,结果表明热压复合

2、过程对纤维的性能及抗拉强度分布特征有一定的影响,这主要是因为热压改变了纤维内部缺陷的类型和分布。另外还就以上研究结论在纤维的生产及其产品的性能表征方法、纤维增强金属基复合材料性能的非破坏性评估方法上的应用进行了讨论。关键词:CVD纤维;金属基复合材料;缺陷类型;热压;Weibull分布中图分类号:TB331文献标识码:A文章编号:100525053(2005)0320032205碳化硅纤维及硼纤维具有很高的比强度、比模mσm-1σm-f(σ)=eσ0,σ>0量,是高性能复合材料如铝基、钛基复合材料选

3、用的σ0σ0主要增强剂之一。该类纤维一般用化学气相沉积工其中参数m和σ0分别为形状参数和特征强艺(CVD)制备,是一种脆性材料,其由某一类缺陷度。本文采用精度较高的极大似然法估计其值。由引发的抗拉强度分布可由单一Weibull分布函数于是统计处理,对于一组强度试验值,可通过计算得(以下未作说明均指单一Weibull函数)来处理,强出强度的数学期望值也即此组强度值所代表纤维总度分布直方图呈单峰状态;而纤维与金属基体经热体的平均强度E(σ):+∞1压扩散复合后,其强度分布频率图呈双峰甚至多峰-y+1-1

4、1E(σ)=σ0∫eymdy=σ0Γ+10m现象。对纤维及其热压后抗拉强度的Weibull分布进行深入研究将对纤维产品化的完成及其增强金属其中Γ(1/m+1)可由高斯2拉盖尔求积公式近[2]基复合材料在航空航天领域应用进程的加快均有重似计算得出。2要作用。本研究采用皮尔逊检验法—又称χ2检验法判[3]断一组数据是否符合weibull分布。以上的统计1Weibull分布理论[4]计算和处理均用VB510编程进行。CVD纤维中含有多种类型的缺陷,含每种类型2实验及讨论缺陷的CVD纤维对应的抗拉强度都可用

5、Weibull函[1]数进行处理,且具有自己独特的分布特征。若一对纤维(直径均为100~140μm)进行拉伸试验次纤维生产中含有的缺陷不止一种,则不能简单地(标距为50mm,以下同)后再用光学显微镜及扫描用单一Weibull函数来处理,而应将含不同缺陷的电子显微镜观察断口,发现断口形态主要由以下几纤维抗拉强度值分别用单一Weibull函数处理。类缺陷引发:界面弱点、钨芯弱点、近似孔洞、径裂、Weibull函数的分布函数和概率密度函数为:夹质、外边界、环状裂纹和复合缺陷。对由它们引发σm-F(σ)=P

6、(δ≤σ)=1-eσ0,σ>0的抗拉强度进行统计处理。从带保护涂层纤维总体的抗拉强度数据中随机抽取200个数据进行Weibull统计处理,结果表明:收稿日期:2004212209;修订日期:2004212220200个数据的强度直方图呈复杂多峰状态,断口观2作者简介:蔡杉(19712),男,博士生,主要从事金属基复合察表明此组纤维断裂由多种缺陷引发,经χ2检验法材料及其增强纤维的研究。检验不符合Weibull分布。这说明当纤维中含有不第3期CVD纤维及其增强金属基复合材料强度的分布特征研究33止一种

7、缺陷时,其强度分布不符合Weibull分布。有一定的偏差,但二者计算出的平均强度却大致相对以上纤维总体中由界面弱点、钨芯弱点、近似孔等。可见,当数据较少时,统计处理的结果中平均强洞、环状裂纹、夹质五种缺陷引发的断裂强度数据分度较稳定,比其它参数更接近真实值。其原因可从别进行Weibull统计处理。结果发现它们的强度分统计学得到解释。布直方图都呈如图1近似孔洞对应强度的单峰分布2形态,且经χ2检验法检验均符合Weibull分布。这说明对一纤维总体中各类缺陷引发断裂的强度数值分别用Weibull函数处理

8、是适宜的,且各缺陷对应的强度分布有自己独特的形态及参数,其结果见表1。从统计学的角度来说,实验数据越多,参数的估计值越准确,并将趋向一定值,此定值代表一纤维总体中此类缺陷分布特征参数的标准值。从由界面弱点引发的断裂强度数据中随机抽取50个进行处理2的结果见表1。经χ2检验法检验符合Weibull分图1近似孔洞引发的断裂强度分布布,从二者比较中可知,50个数据统计处理的结果Fig.1Fracturestresshistogramscorrespondingtoproxi

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