最適化手法を用いたリバースエンジニアリング@

2021年5月

GFRP(ガラス繊維強化プラスチック)やCFRP(炭素繊維強化プラスチック)をはじめとする複合材は、現在では航空宇宙・自動車・スポーツ業界をはじめ、数多くの製品に使用されています。これらは非常に軽量でありながら高い比剛性をもち、耐腐食性など優れた性能を持ちます。また、強化剤と樹脂の比率や強化材の種類および形状などを設計することによって様々な物性値を発現させることができます。しかし、使用状況に合わせて物性値がコントロール可能なことから、様々な種類の複合材料が存在し、鋼材のような決まった規格やデータベースが存在しないのが現状です。また、複合材料の材料特性やそれに使用されている繊維や樹脂の材料特性は完全には公開されていないケースが多く、解析を実施する際の障害となることが多々あります。
そこで本稿では、リバースエンジニアリング(逆解析)を使用して、複合材料に使用される繊維の材料物性値の同定について示します。

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<最適化手法を用いたリバースエンジニアリング@>の目次
はじめに
解析の目的・背景
解析手法
解析モデルと解析条件
 解析モデルとメッシュ
 解析条件
解析結果
使用ソフトウェア

樹脂の材料物性値が既知である場合に繊維を逆解析

本解析では複合材料および複合材料に使用されている樹脂の材料物性値が既知であり、繊維の材料物性値が未知の場合に、リバースエンジニアリングにより繊維の材料物性値を同定することを目的とします。本解析で用いる複合材料のミクロモデルは、図に示すような繊維の体積含有率50%の一方向強化材料を対象とします。なお、本稿では複合材料の実機の試験は実施できなかったので、複合材料の物性値については、仮定した繊維の物性値を用いて予めMultiscale.Simの線形均質化解析によって取得したものを使用します。つまり、繊維の物性値を未知数として最適化解析を実施し、仮定した繊維の物性値が最適値として計算されれば精度よく最適化ができたと判断できます。

線形均質化解析と最適化解析

仮定した繊維のヤング率及びポアソン比を入力変数としてMultiscale.Sim線形均質化解析を実施し、複合材料の異方性弾性物性値を計算します。次に、 Ansys DesignXplorerの直接最適化を用いて、線形均質化解析より計算された複合材料の物性値が、仮定した繊維のヤング率及びポアソン比と一致するように最適化を実施します。最適値として得られた繊維の物性値と仮定した繊維の物性値、および最適値として得られた複合材料の物性値と仮定した繊維を用いて計算した複合材料の物性値を比較すると非常に近い値が得られていることから、精度よく繊維の材料物性値が同定できたと言えます。

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