数值计算采用直接数值模拟和解析法

考虑均匀渗透率。材料的可变性反映在流动的可变性上

通过直接数值模拟得到了很好的预测结果。

初始流动和实验前的可变性是可以跟踪的

更准确地说。在这种特殊情况下，观察到的非对称性

图6显示上部纤维层压实压力较高

一半，并映射到这一半预制件中的较低渗透率。

相应地，在图12中，流动前沿的直接数值模拟

是非对称的，它不能被分析的同质体捕获

预测。

结论

两个压力传感器都是用来初始化的

模拟并跟踪RTM过程中的流动前沿

由使用再生纤维垫和原材料制成的预制件组成

单向材料。压力传感器提供了大量

在11厘米 11厘米范围内，它包含了近2000个测量点

面积。完整的现场压力数据以三种方式使用。

首先，利用压力数据跟踪树脂流动前沿

并与同步摄像机观察结果进行比较

透明的模具。对回收的样品观察到了良好的一致性

材料。但是，检测到单向材料的流动前沿

准备使用萨吉·克莱斯

利维和克拉兹23

一直落后于摄像机的位置，如毛细管和润滑

效果更加明显。摄像头检测

而压力传感器检测到

饱和区。

第二，利用全实验压力场进行反演

描述平面内渗透率张量的方法。纵向

再生材料的横向渗透率在10%以内

摄像机的特征值。流动前沿的差距

将单向材料的渗透张量向前推进。

最后，使用了合模后测得的初始压力图

利用压实度预测体积分数和渗透率图

行为学和科泽尼-卡曼方程。渗透率用作

在随后的输液步骤的直接数值模拟中的输入。

模拟结果与实验流动前沿相吻合

使用均匀渗透率假设预测的流动前沿。

这种直接的数值模拟可以解释任何局部材料的变化

这是复合材料固有的，在

回收的随机纤维垫在本研究中使用。

总的来说，这里介绍的方法演示了如何进行

注射前的测量可作为输入，以确保准确

流动前沿的模拟。在产业结构中，这样的

该方法可以集成到RTM的闭环控制中

过程。可通过调整

工艺参数，如注射门或排气口压力，以最大化

每一个预制件的填充成功。关于传感器的其他注意事项

在全面扩大到

实现了工业应用。

补充材料

支持数据可从布里斯托尔大学研究数据库获取，网址：

https://data.bris.ac.uk/data/dataset/3d44jy10nv8h52cbtld95kjfev

致谢

作者们希望感谢丽娜·茨琴德莱恩小姐对实验的帮助

竞选活动。作者要感谢Jonathan Belnoue博士对

手稿。作者还对该大学高级研究所表示感谢

准备使用萨吉·克莱斯

24期刊标题XX（X）

他通过3个月的Benjamin Meaker为Arthur Levy博士提供财政支持

访问团契。回收的纤维材料是由SGL集团捐赠的。

工具书类

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