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题名基于改进孔隙网络模型的织物增强体渗透率预测方法
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作者
范奇
王静
杨斌
王继辉
倪爱清
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机构
武汉理工大学材料科学与工程学院
西安航天复合材料研究所
蒙特利尔理工学院机械工程系
武汉理工大学材料复合新技术国家重点实验室
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出处
《复合材料科学与工程》
北大核心
2025年第5期96-107,116,共13页
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文摘
建立了通过孔隙网络模型预测复合材料织物增强体面内渗透率的方法。首先通过显微计算机断层扫描技术(Micro-CT)对织物样品进行无损扫描得到三维图像序列,并重建织物结构模型,随后对图像进行二值化,分离孔隙区域,采用分水岭算法分割孔隙区域后提取孔隙网络模型,对比了两种分割方法对孔隙网络模型参数的影响。其次考虑了孔隙内部流动并修正孔隙网络单元的流域长度和半径等参数,采用截面渐变微管流动模型改进了孔隙网络模型渗透系数的算法。最后基于孔隙网络模型预测了三种织物的面内渗透率,结果表明2D织物孔隙网络模型预测面内渗透率的平均误差低于21.2%,渗透系数算法改进后预测误差降低27.1%。
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关键词
复合材料
纤维增强体
孔隙网络模型
渗透率
分水岭分割
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Keywords
composites
fiber-reinforced materials
pore network models
permeability
watershed segmentation
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分类号
TB332
[一般工业技术—材料科学与工程]
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