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加氢参数对压缩储氢罐储存密度的影响

7月前浏览12042

摘要:

     氢燃料电池汽车(HFCV)作为推动社会可持续发展的重要动力之一,正日益受到人们的关注。然而,如何有效地储存氢气并实现最佳的燃料补给,一直是制约其商业化和市场接受度的关键挑战。在这一背景下,IV型储氢气瓶中的压缩氢储存技术以其成熟度和前景广阔的车载应用技术,成为了解决这一难题的重要途径。为了确保气瓶在快速加油过程中不过热且避免过量填充,SAE J2601协议为氢燃料电池汽车的加油 行为设定了基本要求。在这一过程中,不仅涉及到加油站的参数,如氢气供应温度和填充速率,还与车辆储罐的填充时间等参数密切相关。这些参数对于储罐的储存容量以及燃料电池汽车的蓄能密度具有重要影响。为了深入研究这些参数对燃料电池汽车蓄能密度的影响,本文采用了计算流体动力学方法,对燃料电池汽车在加油过程中的行为进行了模拟。模拟结果显示,加油站参数如氢气供应温度、填充速率以及车辆储罐的填充时间等因素,均对燃料电池汽车的蓄能密度产生显著影响。为了进一步分析这些参数之间的关系,本文建立了基于加油参数的回归模型。通过对不同加油条件下的密度进行预测,发现压力、加油时间和供油温度对密度的贡献最大,而温度的贡献相对较小。这一研究成果不仅有助于我们更深入地理解燃料电池汽车IV型油箱的加油 行为,也为未来氢燃料电池汽车的商业化和市场接受度提供了有益的参考。

一、介绍

      氢燃料电池汽车已被确定为发展可持续交通的汽油车的有前途的替代品之一。为了商业化和市场可接受性,氢的有效存储至关重要。储罐的高效加氢可以提高存储密度,从而实现燃料电池汽车所需的行驶里程。加氢过程中涉及的临界热力学和动力学使其成为一个复杂的现象。为了更安全且用户友好的加氢,必须按照 SAE J2601 协议执行。压缩氢气的预期补充燃料将最终温度和压力分别限制为 85 C 和 87.5 MPa。同样,70 MPa 和 15 C 下的目标密度预计为 40.2 kg/m3

      由于其实际行为,氢的物理特性随着压力和温度的变化而变化氢的焦耳汤姆逊系数和可压缩性是对温度和压力有很强依赖性的主要特性[8,9]。在储罐快速加氢过程中,由于加气站储存温度/压力、氢气供应温度、车辆储罐内部温度/压力的不同,这些特性发生显着变化。压缩氢气的这种真实行为会影响较短时间段内执行的加油过程的结果。因此,压缩储氢罐的存储密度受加氢工艺参数的影响很大,包括供氢温度、站侧加注速率和车辆侧加注时间。

     早期研究报道了氢存储系统的研究,主要针对存储密度、可用氢和车载性能随着压缩氢存储的商业化,焦点已转移到复合储气瓶、储罐的快速加氢和加氢过程性能。针对不同储罐容量的压缩氢加注的实验和模拟研究已有大量报道。大多数模拟研究主要涵盖最终温度估计和罐内温度分布压缩氢气的热行为以及热损失问题。联合研究中心气体测试设施 (GasTef JRC) 、Air Liquid [28] 和加拿大国家研究委员会燃料电池创新研究所  的实验研究以填充结束时的存储密度为目标。除此之外,文献中还报道了储罐类型、使用的喷射器、储罐内部湍流和氢气预冷对加氢过程的影响。然而,文献中尚未广泛研究加油参数对加油结束时达到的存储密度的贡献。过程参数及其对加油过程结果的相互作用的评估揭示了提高加油过程性能的新方面。因此,本研究的重点是使用计算和统计方法准确估计车站和车辆参数对存储密度的影响。

      本工作针对29L IV型储罐,研究了加注参数对压缩氢气储罐存储密度的影响。最初,计算流体动力学 (CFD) 用于分析填充率、供给温度对以充电状态定义的存储密度的影响。此外,使用根本原因分析确定了单个参数对充电状态存储密度的贡献。最后,根据加氢结果,建立了预测模型来预测不同加油条件下的存储密度。研究结果有助于更好地理解加油参数对提高燃料电池汽车加油性能的作用。

1.1研究问题

      压缩氢气的快速加注有两个主要问题:氢气的真实行为和实现所需的存储密度。上述短时间加氢过程中,主要受供给温度、加注时间、加注速率等工艺参数变化的影响,从而影响燃料电池汽车的续驶里程。因此,需要研究单个参数在不同填充条件下影响存储密度的潜在作用,但目前尚未开展。

1.2方法

    加氢模拟、根本原因分析和不同加油条件下的密度预测是研究涉及的主要步骤(图1)。

CFD模型和恒定加注速率下的加氢模拟

       图2显示了气瓶的物理尺寸和29 L复合材料IV型气瓶的计算流体动力学(CFD)模型。CFD模型的更多详细信息可以在我们以前的出版物中找到,采用SAE J2601的模型对加氢参数的影响进行了研究。在模拟的初始和边界条件下,定义了供氢温度、加注速率、加注时间和氢气初始温度/压力,以评估储存密度或荷电状态(SOC),进行了200 s的加油模拟。

      表1列出了适用于储罐的加油参数。加氢模拟中涉及的热力学和动力学现象是使用质量动量和能量守恒方程、可实现的k—ε模型、和Redlich Kwong状态方程。换料模拟的主要目的是研究填充率和氢气供应温度对燃料箱在换料结束时达到的荷电状态的影响。SOC是由等式(1)[6]给出的末端温度和压力的函数。

图1 加氢参数影响调查流程图。

图2 (a)复合罐的物理尺寸(b)罐的计算模型

表 1  在边界和初始条件下考虑的加氢参数

其中PH2、TH2分别为最终压力(MPa)和温度(℃),rH2为氢气密度(kg/m3)。


1.2加氢参数的贡献

     过程参数对过程结果的贡献已通过根本原因分析 (RCA) 进行了研究。这包括对直接或间接影响过程产量的过程变量的评估。RCA 有一个三步过程,包括定义和分类变量、筛选用于回归分析的变量以及基于变量的概率相关因子(F 值)的预测变量排名 

      RCA 程序将计算通过相应方法计算的预测变量统计量,然后根据预测变量重要性对预测变量进行排名。最后,RCA 绘制的重要性图显示了过程变量通过变量相互作用的顺序单独和相互影响过程产量的贡献。

      图中变量的高阶交互作用显示了变量对影响过程结果的综合贡献。供氢温度、加注速率和加注时间被确定为加氢过程中直接涉及的变量。预测密度和分析 根据恒定加注速率下的加注模拟结果和根本原因分析,建立了不同加注条件下加注变量的回归模型,如表 2 所示。主要涉及的预测变量是加注时间 (t) 和加注率(q)在持续加油模拟中观察到最终温度和压力对供氢温度的强烈依赖性。因此,最终温度和压力也被包括作为预测变量,用于预测不同供应温度下的密度。

二、结果与讨论

    图 3 显示了不同流量和供氢温度下加氢结束时储罐的充氢状态。加氢性能通过加氢过程结束时达到的充氢气状态来衡量。值得注意的是,由于罐内积聚了大量热量,导致充氢状态随着填充率的增加而降低,最终温度较高。

                    表2   不同供给温度下密度的回归模型。

图 3   不同加注速率和供氢温度下加氢结束时储罐的充氢状态

     然而,在低填充率下,除非在较高的供应温度下,荷电状态已达到可接受的峰值,参考文献中报告了类似的行为。对于 15 C 的供氢温度,这一点更为明显,对于大多数填充率,充氢状态低于 SAE J2601 定义的 90% 限值。对于 0 C,发现充电状态刚好高于填充速率为 2-8 g/s 时的极限值,但低于 10 g/s。

     对于预冷氢气,由于加氢结束时达到的低温,充氢状态远高于所需标记并达到 95-98% 的可接受范围。对于 40 C 的供氢温度,2 g/s 的充电状态达到了 98.41% 的峰值尽管预冷即使在较高的填充率下也将荷电状态改善了 3-4%,但由于罐内积聚热量的影响,仍无法达到 100% 的目标值。

      恒定填充率下的加氢模拟表明,由于加氢最终温度较高,增加填充率会降低 SOC。然而,即使在较高的填充率下,降低供氢温度也可以提高储能状态。

                             图4 加氢站参数对存储密度的贡献。

      图 4 表示了站参数(主要是氢气供应温度(Ts)和填充速率(q))对存储密度的统计评估贡献。重要性图表明,氢气供应温度对于提高 F 值较高的存储密度起主导作用。然而,它与填充率的相互作用降低了对增加存储密度的贡献。填充率的较低 F 值表明其对增加存储密度的贡献最小。因此,RCA的供氢温度(Ts)的排名高于填充率(q)。重要性图还表明并证实氢气需要从加氢站进行预冷和控制,以降低车辆油箱的最终温度以获得更高的荷电状态。

                            图 5 站和车罐参数对存储密度的贡献。

     类似地,RCA 用于对加氢站和车辆气瓶参数进行排名,如图 5 所示。给出了加氢参数的单独排名和组合排名及其相互作用的第二和第三顺序。在重要性图中,填充时间的贡献最大,F 值最大。

      然而,填充时间与填充速率和供给温度的二阶交互作用具有较低的 F 值,证实了其在重要性图中的贡献逐渐减小。参数的三阶交互对存储密度的影响最小。由于填充时间的等级较高,该图中显示的供氢温度和填充速率的贡献几乎可以忽略不计,但它们的重要性可以在图 4 中更精确地看出。图 5 中参数的贡献也表明快速填充对于提高存储密度贡献较大,但受加氢结束温度较高的影响,导致荷电状态较低。

     因此,最终温度(T)和压力(P)的影响不能忽视,因为它们间接影响荷电状态。最终温度和压力在评估荷电状态中的作用也由方程(1)证实。(1).因此,需要考虑最终温度和压力的贡献,以更好地理解加氢过程中涉及的每个参数的作用。图 6 显示了所有工艺参数的重要性图,例如填充时间 (t)、填充速率 (q) 和最终温度(T)/ 压力 (P) 的三阶和四阶交互作用。重要度图显示,压力(P)和灌装时间(t)各自的贡献较大,F 值较高。

图 6  工艺参数对存储密度的贡献

      压力(P)和灌装时间与灌装速率(q)的二阶交互作用也具有较高的等级,这表明在灌装过程中,随着灌装速率(q)的增加,压力(P)也会增加储藏密度。然而,压力(P)、填充时间(t)和填充率(q)与温度(T)的二阶和三阶相互作用降低了它们在重要度图中的贡献。虽然温度(T)对储藏密度的影响最小,但它与填充时间(t)和填充率(q)的三阶交互作用对储藏密度的影响更大,在重要性图中的排名也更靠前。由于各参数的 F 值不同,工艺参数的 4 阶交互作用排名最低。最终压力(P)和温度(T)的最高和最低 F 值证实了它们对储存密度的影响。末端温度(T)在加油模拟中也有类似的影响,早先报道的密度数值模型也是利用实际气体状态方程开发的,其中电荷状态是气体温度和压力的函数。RCA 已被应用于工艺优化 和工艺参数评估 等多项研究中。他们报告了类似的方法,用于评估工艺参数在优化工艺产量中的作用根据图 4-6 所示的加氢参数贡献,建立了密度回归模型,如表 2 所示。图 4  加油站参数对储油密度的影响。图 5  储存站和车辆油箱参数对储存密度的影响。

                               表 3 存储密度比较。

     不同供应温度下的预测密度,并与恒定加油过程中获得的荷电状态以及GasTef JRC的实验荷电状态进行比较,如表3所示。在供氢温度为40℃时观察到的荷电状态在100%以上,由于密度过高,SAE J2601 不推荐使用 。因此,20℃时获得的荷电状态被认为是最高的,这意味着可以通过将供氢温度限制在20℃来减少预冷的能量需求。表3证实了车站和车辆油箱加油参数的参与提高了充电状态并且接近100%。

三、结论 

      研究了加油参数对 IV 型储罐储存密度的影响。填充速率、填充时间、最终温度/压力和供氢温度被确定为影响储罐存储密度的主要因素。首先,对加氢过程进行计算流体动力学模拟,研究加注速率和供氢温度对荷电状态的影响。此外,还进行了根本原因分析,以单独和相互评估加油参数的影响。最后,将加油参数作为预测变量,建立了预测模型。恒定填充速率下的加氢模拟表明,填充速率和供氢温度对存储密度有很强的依赖性。同样,车站和车辆储罐参数的根本原因分析表明,压力在重要性图中具有最高的 F 值,并被认为是单独和相互增加存储密度的主要贡献者。然而,由于最终温度在重要性图中的 F 值较低,已被证明对储罐的密度有负面影响。因此,在提高存储密度的所有参数中,温度具有最低的排名参数。预测分析证实,在所有加注条件下,考虑加氢参数得到的存储密度均大于加氢模拟得到的密度。

      结果可以更好地了解加油站和车辆油箱加油参数的潜在作用,以优化加油过程以实现更高的存储密度。加氢参数的作用也有助于为加氢站开发基于加氢参数的加注算法,以实现本质上高效的加氢


来源:气瓶设计的小工程师
ACT复合材料燃料电池湍流汽车材料储能控制
著作权归作者所有,欢迎分享,未经许可,不得转载
首次发布时间:2024-05-14
最近编辑:7月前
气瓶设计的小攻城狮
硕士 从事IV储氢气瓶行业。
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在纤维缠绕过程中纤维张力对复合压力容器机械性能的影响

摘要在复合压力容器的制造过程中,纤维缠绕过程中的纤维张力对结构的机械性能以及重量效率有重要影响,因此本文对此进行了研究。制造并测试了三组样本:A)钢衬作为参考,B)纤维张力为3N的低纤维张力复合容器,C)纤维张力为80N的高纤维张力容器。本文讨论了制造过程,特别关注纤维张力这一参数及其相关挑战。进行了带有应变测量和声发射(AE)的爆破试验,并对结果进行了统计分析。还对容器的结构行为及其对重量效率的影响进行了额外的数值研究,以支持实验结果。研究表明,纤维张力的增加在钢衬上引起压缩应力,导致爆破压力增加并对声发射产生影响。此外,由于纤维张力增加,复合层压板的纤维体积分数(FVF)增加,从而导致更高的机械性能和重量效率的提高。1.引言自20世纪下半叶以来,航空、能源和民用建筑行业感受到了对更坚硬、更强韧和更轻质材料的需求。这些高要求,以及日益增加的复杂性和对更高效技术与结构的需求,导致了复合材料的使用增加[1,2]。人造复合材料具有高的比强度和设计可变性,以及各种材料组合的可能性,使其非常适合满足飞机、汽车、船只或电动机结构的不同要求。在20世纪80年代,希尔和于尔根斯[2,3]研究了复合材料对战斗机结构的影响。他们的结果表明,这些材料的使用在设计工程中引入了显著的流动性,迫使设计分析人员为每一个不同的应用提出特定的材料。确定复合材料性能的材料科学研究基于四种不同的方法:系统的、协同的、信息的和整体的[4,5]。在本文中,仅涉及系统方法。系统方法是一套方法和工具,能够探索对象、现象或过程的性质、结构和功能。它代表了一个由系统中各组件相互之间以及与环境的相互作用所定义的多元素关系的系统。这种方法的主要特征是使用一个综合模型,由此一个系统的性能不仅由其各个元素的特征决定,而且由整个系统的结构决定[4-8]。相互连接的结构元素只有当这些元素之间的关系产生一种新的特殊性质时才会创建一个系统。在合并过程中,一些性质可能会被抑制,而另一些性质可能会得到加强[5]。总的来说,复合材料可以被描述为[5]:图1研究中使用的示例:a)b系列纤维张力3N和b)c系列纤维张力80N•为特定目的和功能而设计,它们在实现这一目标的过程中发展;•由关于对象状态和外部环境的信息所控制;•由相互连接的执行各自功能的组件构成;•系统对象的属性并非其组件属性的总和;•如果所有组件共同工作,它们会提供一种新的属性。在纤维缠绕过程中有两种不同的纤维处理方法。在第一种方法中,干纤维被沉积,随后用树脂浸渍,而在第二种方法中,纤维在湿缠绕过程中被树脂浸渍以形成复合结构。在接下来的部分,将以第二种方法作为参考。纤维缠绕过程的基础是用浸渍纤维缠绕的芯模。结构的机械强度不仅取决于复合材料的组成,还取决于诸如缠绕角度、纤维张力、树脂类型和固化周期等工艺参数。缠绕过程还可以扩展到包括位置信息[9-12]。光纤的使用使得在该过程中能够实现温度和变形传感器,这允许在纤维缠绕过程中对制造参数进行额外的控制[9,12,13]。在缠绕过程结束时,根据所使用的树脂类型,结构在室温下或在具有受控热分布的烘箱中进行固化[10,12]。纤维缠绕主要用于具有圆形或椭圆形横截面的空心元件。其中最常见的应用之一是压力容器。不同可能材料组合的优势允许为各种介质如压缩天然气(CNG)或最近的压缩氢气(CGH2)设计专门的高压复合容器,压力水平可达700巴[29,30]。树脂固化温度、缠绕速度、层数和缠绕宽度是在纤维缠绕过程中描述此类高压复合容器的最常见参数。然而,其他参数如丝束宽度、缠绕时的温度或纤维排列[12]也会影响制造的复合容器。在本文中讨论高压复合容器问题时,还值得铭记一个重要的额外方面,即聚合物-钢(或更广泛地说,聚合物-金属)和全复合材料管道被更广泛地用于输送碳氢化合物,包括氢气。例如,今天聚合物-钢管道被用于建造III型高压管束拖车[14-16]。另一方面,混合聚合物-有色金属管道正在进行测试,以在所谓的绞合天然气和石油管道内安全地输送氢气[17,18]。用于高压管束拖车[19,20]和干线氢气管道(包括柔性和刚性)的全复合材料管道(IV型和V型)也在大力开发中[21-25]。以下列出了在复合容器制造过程中提到的问题和如何解决这些问题的建议。监测系统:•在专门设计的独特平板压力容器上控制残余应力,该容器用钢带缠绕并开发了一个模型[26],•纤维控制系统的体积模拟在生产机制中发生的过程,包括复合气瓶[27],•基于安装在复合材料内部和外部的传感器温度读数的控制系统-允许限制残余应力的出现[28],以及•使用容器表面的光纤布拉格光栅(FBG)监测缺陷对复合参数的影响[29]。工艺改进:•确定纤维排列角度的最佳取向以获得复合容器尽可能高的即时强度[30],•研究缠绕过程中应力松弛的影响[31],以及•应用二氧化硅(SiO2)涂层作为中间层和二氧化硅-二氧化钛(SiO2/TiO2)混合涂层作为顶层作为密封涂层[32]。模型:•将非线性特征问题简化为4个相关的依赖变量(子模型):纤维运动、热学、动力学-流变学和应力-应变[33-35],•确定工艺参数及其对生产过程中产生的残余应力的影响[36],以及•展示可以控制残余应力分布的方法[37]。结果分析:•使用近红外光谱法对复合材料中基体的质量进行无损测量[38],•分析张力对复合材料容器残余应力的影响(模型和实验)[39],以及•对多层长丝缠绕复合管各层之间和外表面变形的测量与分析[40]。应用:•紧凑型氢气车载储存[41,42],•飞机[43,44],以及•减少碳排放(智能能源解决方案、供暖)[45-47]。2.问题陈述在[42]中研究了纤维张力对周向缠绕环中残余应力产生的影响。已经表明,由此产生的残余应力可以提高复合环结构的即时强度。本出版物的目的是对高科技制造过程中纤维张力对复合材料最终强度的影响进行定性和定量评估。为此,至关重要的是研究张力如何影响复合材料中的残余应力。所获得的知识将用于实现应用目标,即提出在缠绕过程中选择优化张力的算法,以便所获得的结构具有改进的强度特性。这也将有助于建立一套精确的技术指导方针,并改进缠绕复合材料容器生产的质量控制。表1对实验中使用的样品系列的描述。FVF由纤维和基质的质量分数计算在这项研究中,分析了三个钢衬里和六个复合材料容器。如图1所示,其中三个复合材料容器是在3N的低纤维张力下制造的,另外三个是在80N的高纤维张力下制造的。由于获得了大量的实验数据,在本出版物中仅呈现了具有代表性的结果。为了实现这项工作的目标,有必要使用以下研究技术:•声发射,它能够检测一种损伤机制,如纤维开裂、纤维摩擦、基体开裂、层间分层等等[48],•用创新的结果统计分析进行应变测量,由于传感器下材料的非均质性,对复合材料的应变测量具有挑战性[49,50],•根据各组分质量计算纤维体积分数的方法,这是更可靠的方法之一[51,52],以及•微观建模以获得复合材料均匀材料特性,这是后续有限元分析计算所必需的,所呈现的均匀化是稳健的、多尺度的方法,考虑镶嵌图案在[52,53]中有所呈现。图3.a)容器上的缠绕图案,b)干纤维沉积试验,c)纤维张力为3N时的湿法缠绕过程图4在80N时,缠绕眼处的纤维磨损图2.a)带有钢衬垫尺寸的CAD模型和b)衬垫照片图5在制造过程中具有3N和80N纤维张力的复合压力容器的表面图6在测试衬垫(a)和复合容器(b).上的粘合应变计的模式3.被测试物体的准备和实验装置以下部分提供了对复合材料容器样本准备工作的描述。图7压力试验的实验设置3.1.选择衬里材料的背景在本出版物作者之前进行的研究中,聚合物和钢衬里都被用于测试复合材料容器。基于经验,由于几个原因[54-56]决定选择钢材料作为衬里:•钢衬里的强度——在缠绕过程中,聚合物衬里的拉伸力很难得到补偿。此外,钢在缠绕期间能防止衬里发生屈曲。•对性能的了解——钢的线性和塑性行为是广为人知的,(而聚合物对机械因素的反应则更难预测)。•减少变量——在使用钢衬里时,与实验不相关的变量,如温度、湿度、金属凸台和聚合物之间的问题以及缠绕过程中复合材料的松弛等,无需考虑。•衬里的圆顶强度——由于缠绕角度为±54°,不可能用复合材料覆盖圆顶。在聚合物衬里的情况下,即使在低压值下,未被覆盖的圆顶也会被破坏。图8.ANSYSMaterialDesigner中的均质化RVE单元表2在均质化过程中使用的线性弹性材料性能(环氧树脂、碳纤维)表3均质复合材料的正交各向异性材料特性。方向1是纤维方向,方向2和3与纤维垂直。FVF——纤维体积分数,E——杨氏模量,G——剪切模量,ν——泊松比,S11T——复合材料在纤维方向上的拉伸强度。图9内衬钢材料的塑料应力与真实应力的关系3.2.测试对象在本研究中,对三个系列的复合材料容器进行了研究:A系列不包含复合材料层,B系列和C系列包含分别用低(3牛)和高(80牛)纤维张力制造的复合材料层。每个样本都有相同型号的衬里。表1中给出了所分析系列的详细描述。实验中使用的衬里是通过将凸台、圆顶、管道和配件焊接在一起形成的。所有部件均由St3钢制成,其几何形状被选择以获得最大受力状态的圆柱形表面。焊接过程由于圆柱体和圆顶之间的厚度差异而具有挑战性;然而,经过几次尝试,有可能选择合适的参数来成功完成这一过程。钢衬里的最终模型如图2a)和图2b)所示。3.3.纤维缠绕工艺压力容器复合材料外壳的纤维缠绕是使用来自博伦茨与舍费尔的五轴缠绕机和来自EHA复合机械的气动线轴单元完成的。对于两种不同的设置制造,使用了技术上尽可能低的纤维张力(3牛)和选定的较高纤维张力(80牛)。沉积了七层在±54°方向覆盖表面的复合材料。B系列和C系列的固化过程完全相同,在30°C的加热室中旋转以避免制造大厅中温度波动的影响。在图3中,展示了带有所用缠绕模式的钢衬里(a)以及干纤维沉积试验的结果(b),此外还展示了湿纤维缠绕过程(c)。在高纤维张力(80牛)的过程中记录了几个挑战。第一个挑战是沿着容器圆顶改变缠绕方向时纤维放置的敏感性。因此必须遵循精确的沉积路径以避免纤维在任一方向上的滑动。第二个挑战是在穿线孔处的纤维磨损(见图4)。这导致了两个问题,首先在纤维进给过程中纤维被移除或随机排列到达结构上,导致出现如图5所示的表面,其次纤维可能被损坏,导致机械性能下降。然而,确切的损坏取决于各个制造设置的参数,例如偏转点的数量。3.4.应变测量在研究中,将TENMEX应变片(测量基长3毫米,常数k=2.19,初始电阻120欧姆)粘贴到测试对象上。传感器根据图6所示的图表进行布置和定向。应变片的电气连接和表面用特殊制剂进行固定,以防止机械损坏以及与水或油接触。以这种方式制备的衬里和复合材料容器在静态爆破试验中进行了研究。3.5.实验设置和测试程序的描述在本研究中,使用了一个专门设计和构建的实验设置来进行力学实验。测试衬里和复合材料容器被注水、排气,然后连接到压力装置(图7)。压力从零增加到破坏点。这部分实验的目的是模拟由气体(如氢气)引起的内部压力。由于水的不可压缩性质,所以用水作为压力介质。水被倒入容器中以在测试对象的内表面上施加负荷,这由压力控制器控制。连接到HBMMGCPlus的应变片记录了衬里或复合材料容器外表面的应变。六个声学传感器以自由环的形式布置,以记录压力测试期间的事件。由于衬里或复合材料的连续性被打破,水出现在外表面上,最常见的是以喷泉的形式,这表明失效。4.精细元分析4.1.模型准备假定复合材料呈线性弹性,通过ANSYS材料设计器算出纤维单向材料特性。选用图8所示的代表性体积单元(RVE)来代表六边形纤维位置,所建网格为周期性的,以便应用周期性边界条件。模型中纤维和树脂的材料特性如表2所示。碳纤维在纵、横方向的杨氏模量差异显著[57],但因数据表未定义横向杨氏模量,且如[58]所证,可用各向同性弹性模量和泊松比来准确探究B系列和C系列样本间的差异。对B系列纤维体积分数为45%和C系列纤维体积分数为63%的复合材料均重复进行均匀化处理。表3中所得材料特性为横观各向同性,这是正交各向异性的特殊情况。根据查米斯在[59]中的方法,基于纤维拉伸强度乘以纤维体积分数来计算纤维方向上复合材料的拉伸强度S11T。用于衬垫的钢材料模型为有定义损伤的弹塑性模型,其塑性应变与真实应力图如图9所示。在Abaqus/CAE环境中准备有限元分析模型,由Abaqus6.14求解。将容器建模为带定义对称条件的四分之一部分,如图10所示,压力施加于衬垫内表面。使用Abaqus插件WCM(缠绕复合材料建模器)对复合材料部分建模。因缠绕工艺,圆顶区域复合材料厚度和缠绕角度会改变。WCM通过将网格划分成集合并分别为各集合分配基于缠绕角度计算的材料特性来处理此问题。WCM创建的单元坐标[60]有切线、法线和环向,如图11所示,纤维角度如图12所示映射到每个单元。模型的90°部分根据测试对象实测厚度创建,用卡尺测量死后壁厚。通过绑定相互作用建立衬垫与复合材料的界面。模型中使用C3D8单元,它是通用线性砖形单元[61]。主要关注区域是圆柱体,该区域预计无弯曲或大应变梯度。选择整个厚度上的单元数量,以在节省CPU和内存资源的同时获得准确结果。由纤维张力F产生的纤维方向上复合材料的预应力σt通过以下等式计算。其中Af是纤维中所有细丝的组合横截面,vf是纤维体积分数。确定的应力在环向和轴向方向进行了转换,并用作C系列复合材料模型中应力的初始条件。图13A系列钢衬里破裂压力试验的模拟及照片图14由纤维张力80N引入的初始(残余)应力,无内部压力4.2.钢衬里的有限元分析结果图13描绘了根据冯·米塞斯假设对所分析的衬里几何模型得出的等效应力。可以注意到,在距离焊缝大约5厘米处,圆柱部分的应力变得均匀。另一方面,底板中的应力位于不同位置,但它们的值远低于圆柱部分的应力。容器在圆柱体中部受损,断裂呈轴向。基于容器的受损方式,可以得出几何特征的选择和焊接技术的选择是正确的。不需要额外的措施,例如以加热接头的形式,因为测试区域,即圆柱体,表现如预期。4.3.用标准(3N)和增加(80N)纤维张力缠绕的复合材料容器的有限元分析结果长丝缠绕过程中的初始纤维张力会产生残余应力,如图14所示。仅考虑圆柱部分,钢衬里受到压缩,而复合层处于拉伸状态。当向容器内部施加70MPa的内部压力时,与没有纤维张力的B系列容器相比,C系列容器中复合材料在纤维方向上的应力更高(图15(a)和(b))。当比较由纤维方向上的应力产生的应力作用与拉伸强度时,C系列容器的应力作用低于B系列容器(图15(c)和(d)),这主要是由于具有更高纤维体积分数的复合材料中拉伸强度的增加。对于两种类型的容器,70MPa的内部压力都会导致衬里的塑性变形,但C系列容器的塑性等效应力较低(图15(e)和(f))。在内部压力为10MPa时,对钢衬里线性弹性区域的应力分布进行了分析,如图16所示。A系列获得了最高的应力值。一个有趣的结果是C系列衬里的环向应力较低。B系列和C系列容器之间衬里环向应力的差异等于44MPa,这对应于初始纤维张力引入的压缩应力(图14)。5.实验研究与统计分析5.1.爆破压力爆破试验的代表性实验结果如图17所示,展示了测量的环向应变和轴向应变随压力的函数关系。有限元分析模拟的结果也包含在这些图中。对于A系列,在达到120巴之前可以观察到线性弹性区域,而对于更高的压力会发生塑性变形和快速损坏。对于B系列和C系列,可以观察到曲线的双线性特征:在第一个区域中,衬里和复合材料弹性变形,在过渡(屈服)点之后的第二个区域中,可以观察到衬里的塑性变形直至泄漏。所有复合材料容器(B系列和C系列)在圆顶和圆柱体之间的钢衬里焊缝处发生损坏(图18)。实验中使用的大量应变传感器进行了统计分析,总体结论在下一节中给出。屈服点对于容器设计至关重要,与该点对应的应变和压力值是B系列和C系列比较的重要方面。5.2.统计分析统计分析用于量化纤维张力对机械性能的影响。为此,将获得的每条曲线都转换为双线性模型(根据图19)。每个图表(应变计的应变与压力)都可以用两个线性函数(双线性模型)来描述,具有不同的调整斜率因子(a1)和(a2)。参数c和d分别表示屈服点出现时的应变和压力(图19)。对于统计分析,进行了曼-惠特尼检验。这种方法基于观测值的秩,如果所有样本都来自一个总体,那么预计每个组中的平均秩将相似。系数c和d的概率低于显著性水平α=0.05(表4)且p值小于0.05。这表明低(3N)和高(80N)纤维张力的容器之间存在统计学上显著的差异。对上述值的分析证实,纤维张力为3N的容器的测试结果与纤维张力为80N的容器在统计学上不同。5.3.纤维体积分数和重量效率有四个因素可用于评估高压容器的效率——重量储存密度、重量能量密度、体积储存密度和体积能量密度。储存密度表示与系统重量相关的效率,而能量密度值参考与储存能量相关的效率。在本节的进一步研究中,使用重量储存密度来评估制造的压力容器。重量储存密度ηgrav描述了罐装介质质量mMedium与由总储存质量mStorage和所储存介质质量组成的整个罐系统质量的关系:ηgrav=mMedium/(mStorage+mMedium)圆柱形罐的直径、长度和封头部分的几何形状确定了圆柱形罐的尺寸。考虑到一个圆柱形复合高压罐,在基础设计水平上设计复合材料的基本参数定义了重量效率,如使用的纤维和基体及其密度、纤维的杨氏模量和衬里的材料类型[62]。一般来说,根据制造过程,通过各种制造参数可以实现进一步的改进。在本文中,详细评估了纤维缠绕过程中的纤维张力参数。图15。内压力70MPa钢衬里纤维方向的应力、相对复合强度和塑性等效性纤维张力参数通过减少纤维缠绕过程中使用的基体材料来增加复合材料的纤维体积分数(FVF)。因此,重量减轻提高了圆柱形复合压力容器的重量效率。表5显示了不同压力容器的FVF和重量储存密度的改进情况。对于重量效率的考虑,使用压力水平为70MPa的氢气作为介质。对于储存的70MPa氢气,重量储存密度的平均增加约为6.1%(表5)。接下来,对同一个压力罐在高达100MPa的所有氢气压力水平下进行研究,以更好地了解不同纤维张力的影响。由于纤维张力仅对压力容器的复合部分产生影响,因此图20(左)比较了所有压力水平下仅复合结构的重量储存密度。氢气是一种真实气体,出于这个原因,填充因子与重量储存密度的关系并非线性的。随着压力水平的提高,氢气压缩效果降低,如图20(左)所示复合结构的重量储存密度差值也降低。图20(左)还显示了仅复合部分重量储存密度增加的影响。这种增加,根据压力水平,总体差值在24.8%至29.2%之间。必须注意这个评估,因为假设在整个考虑过程中压力容器的重量保持不变,因此,这个评估给出了如果压力容器设计为100MPa时可能产生的效果概述。对于设计为较低压力水平的压力容器,必须重新评估这种影响,因为压力容器的设计应根据其应用和压力水平进行优化。图20(右)显示了填充因子随标准偏差相对于纤维张力的增加。对于整个77N的纤维张力差值,填充因子增加的平均差值约为18%。对于相同的纤维张力差值,填充因子的最小差值约为14%,最大差值约为23%。默蒂尼和埃林[62]也比较了纤维张力对填充因子的影响。将这些值与本文确定的值进行比较,发现每个纤维张力下填充因子的增加量不同。为了更好地概述,表6显示了在特定纤维张力差值下的不同增加值。图17环向和轴向应变图的代表性结果本文实验的增加值比默蒂尼和埃林的高出三分之一。此外,纤维张力差值以及填充因子差值都明显更高。考虑到标准偏差,本文确定的最小增加值在千分之一上是相同的。这种比较不够定量,无法给出进一步的假设。假设纤维张力和填充因子之间的关系不是线性的,因为存在最小和最大填充因子,必须进行进一步的研究以做出更明确的假设。5.4.声发射(AE)进行这项研究是为了确定纤维张力对复合容器在内部压力加载下行为的影响。假设结构连续性的损失(密封性损失、容器破裂)将发生在圆柱形部分。出于这个原因,用于测量声发射的传感器分别布置在容器中部和与底部连接的区域。使用了带有AEP3N前置放大器和VS150-M传感器的AE系统AMSY-5。AE传感器的频率范围为100-450kHz(峰值频率-150kHz)。系统设置如下:阈值40dB,持续时间鉴别时间0.2ms,重新触发时间0.4ms,前置放大增益34dB。对于测量数据的后处理,使用了软件VallenVisualaAE(发布:2017.0504.2)和VallenFeatureExtractor。传感器用弹性带成对安装,使得每对形成一个相对于相邻对旋转90°的环。在一个环内,传感器位于容器的相对两侧(3个环,每个环有2个传感器,相互旋转90°)。在传感器和测试对象之间放置了硅脂形式的耦合剂。容器以恒定的15巴/分钟的速度加载液压压力。分析的目的是检测不同张力容器的声发射信号的差异,假设容器尚未出现显著损坏。图16A、B、C系列内部压力为10MPa时的环向应力比较。对于纤维张力最小(3N)的容器,大多数事件(高振幅和低振幅)位于圆顶内和周围,而在容器(圆柱体)中心记录的要少得多。对于高纤维张力80N(C系列),事件的集中情况则相反,如图21所示。18.a)压力试验后损坏的复合材料容器,b)去除复合材料后的容器,标记观察到的漏水。B系列容器的峰值频率通常为150kHz及以下,个别偏远情况下可达200kHz。对于C系列容器,大量的峰值频率取200kHz的值,有时更高。低峰值频率与基体缺陷相关,而较高(约200kHz)的峰值频率表明在树脂-纤维界面发生了事件[63]。比较如图22所示。图19用实验数据拟合双线性函数的一个例子,其中c=为1.05‰,d=为163bar。表4c和d系数的统计分析,Manna-Whitney检验。图20重量复合材料密度和三角洲的表示增加了重量密度作为压力和纤维体积分数作为纤维张力的函数。图21比较事件的位置。左图,高度振幅事件(>75dB),右图,低振幅事件,例如每个系列中的容器图22。例如B系列和c系列容器的峰值频率。在红色方块中,峰值频率(~200kHz)表示树脂-纤维界面区域内的事件发生。(为了解释本图例中对颜色的参考资料,读者可以参考本文的网络版本。)6.讨论在本研究中,研究了缠绕过程中纤维张力对复合压力容器力学性能的影响。根据制造、模拟和爆破试验的结果,可以得出以下结论:1.选择54◦的缠绕角度是由于其最优性,这在[64-67]中通过分析和实验得到了证明。2.在本研究中,由于材料的线性性质,使用了钢衬。钢质封头能够传递高压值,并保证与凸台稳定连接。研究区域是容器的圆柱形部分。在钢衬中,圆柱形部分以同样的方式变形,A系列试验证实了在圆柱体的每个点变形相似。材料的线性模型允许对获得的结果进行更详细的分析。可以确定其他因素的影响,钢衬厚度的变化与线性模型的方向性系数的影响有关。作者在前一篇出版物[54]中对聚合物衬里进行了研究,其中已经证明了出现的非线性问题和结构缺陷。3.在复合容器生产中,正常纤维张力为10N。该出版物的作者和其他[68]先前的研究表明,使用更高的张力值可能对制造容器的强度产生积极影响。4.同时,增加纤维张力的使用给制造过程本身带来了挑战。使用更高的纤维张力促进了纤维的降解,在过程中以及在压力容器表面都可以看到纤维磨损。此外,增加的纤维张力提高了纤维铺设过程中的敏感性,这可能导致纤维从封头上指定路径滑落的风险增加。5.在爆破试验期间进行了周向和轴向应变的测量。分析区分出了一个线性区域、一个屈服点和衬里的塑性变形区域。对该点的统计识别及其静态处理允许确定以下屈服值:对于3N和80N的张力,分别为170N和205N。6.使用一步均匀化方法(规则六边形单元,周期性边界条件[69-73])使得能够为单向复合材料获得正交各向同性均质材料模型。为了更准确的研究,应该考虑“第二步”均匀化,包括镶嵌图案的微观模型。7.所应用的数值分析允许验证具有张力的复合材料的预应力确定值。8.建模表明,容器将在焊接区域发生损坏。图15显示了集中在焊接区域的塑性变形区域。9.如预期的那样,纤维张力参数增加了纤维体积分数以及重量效率,但必须进行进一步的研究以假设纤维张力和纤维体积分数之间的定量相关性。10.对于具有高纤维张力(80N)的容器,声发射在中心区域显示出更多的高振幅事件。从频率响应分析我们可以得出结论,与低纤维张力(3N)相比,对于用高纤维张力(80N)缠绕的容器,在纤维-树脂界面处发生的缺陷更多。7.结论使用增加的纤维张力对复合压力容器的工作压力弹性线性范围有影响。它增加了公称压力并具有积极的经济效益。提高的纤维张力导致复合材料中的纤维体积分数增加(从45%增加到63%),在材料厚度更薄的情况下改善了力学性能。在超轻复合结构和氢基交通的时代,优化复合压力容器的制造参数是一个战略目标。在测试结构中,通过在钢衬中也引入压缩应力,同时将复合材料层的厚度从4.75毫米减少到3.51毫米,有可能将线性范围从170巴增加到205巴。已经证明,在复合压力。来源:气瓶设计的小工程师

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