Quality assessment of porous CFRP specimens using X-ray Computed Tomography data and Artificial Neural Networks

Stamopoulos A. G.; Tserpes K. I.; Dentsoras A. J.

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Quality assessment of porous CFRP specimens using X-ray Computed Tomography data and Artificial Neural Networks

机译：使用X射线计算机断层扫描数据和人工神经网络对多孔CFRP标本进行质量评估

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Despite their extensive use and the quality amelioration, CFRPs remain susceptible to a variety of manufacturing defects such as the pores. Predictive tools capable of correlating the mechanical properties of CFRP parts with the characteristics of defects as derived from NDT techniques or with the manufacturing parameters could serve as an effective tool for the quality control of CFRP structural parts. The present work contributes towards the development of effective quality control tools for composite materials. Within this context, the characteristics of pores, as evaluated by X-ray Computed Tomography (CT), are correlated with the matrix-dominated mechanical properties of unidirectional porous CFRP specimens using an Artificial Neural Network (ANN). The ANN model has been trained by using a multi-scale numerical model. For the training of the ANN, 30 porosity scenarios have been created and given as input to the numerical model. The predictions of the ANN agree very well with results obtained from mechanical tests. Moving one step forward, a second ANN has been developed to correlate the autoclave pressure directly with the mechanical properties of the CFRP specimens. The validity of this ANN depends on the accuracy of the relation between the autoclave pressure and the characteristics of the pores.

机译：尽管CFRP的用途广泛且质量得到改善，但它们仍然容易受到各种制造缺陷（例如孔）的影响。能够将CFRP零件的机械性能与无损检测技术衍生的缺陷特征或制造参数相关联的预测工具，可以用作对CFRP结构零件进行质量控制的有效工具。目前的工作有助于开发有效的复合材料质量控制工具。在这种情况下，通过X射线计算机断层扫描（CT）评估的孔的特征与使用人工神经网络（ANN）的单向多孔CFRP标本的基质支配的力学性能相关。通过使用多尺度数值模型来训练ANN模型。为了进行人工神经网络的训练，已经创建了30个孔隙度场景，并将其作为数值模型的输入。 ANN的预测与力学测试的结果非常吻合。向前迈进了一步，已开发出第二种人工神经网络，以使高压釜压力直接与CFRP试样的机械性能相关。该人工神经网络的有效性取决于高压釜压力与孔的特性之间关系的准确性。

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来源
《Composite Structures》 |2018年第5期|327-335|共9页
作者
Stamopoulos A. G.; Tserpes K. I.; Dentsoras A. J.;
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作者单位

Univ Patras, Dept Mech Engn & Aeronaut, Lab Technol & Strength Mat, Patras 26500, Greece;

Univ Patras, Dept Mech Engn & Aeronaut, Lab Technol & Strength Mat, Patras 26500, Greece;

Univ Patras, Dept Mech Engn & Aeronaut, Machine Design Lab, Patras 26500, Greece;

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收录信息美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Porosity Artificial Neural Network; X-ray CT; CFRP laminates; Finite element analysis;

机译：孔隙度人工神经网络;X射线CT;CFRP层压板;有限元分析;

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