イメージベース構造解析ソフトウェア
VOXELCON

事例9 モデリング機能を利用した複合材料の物性評価

■概要

VOXELCONの柔軟なモデリング機能とスクリプト機能を利用して、与えた基本形状の配置や拡大率などをランダムにばらつかせて、モデルを生成することができます。

ここでは、複合材料のミクロモデルをランダムに生成し、均質化解析によりその物性を評価する例をご紹介します。

■解析モデル(ミクロモデル)

ランダムモデル生成

下図のような介在物の基本形状を準備し、VOXELCONのスクリプト機能を利用して、変形、姿勢変更、配置変更をランダムに行います。

予め発生させた乱数を使ってスクリプトを記述し、姿勢・配置の異なる介在物モデルを繰り返し自動生成させます。

◎作成されたミクロモデル例(1,000,000ボクセル)

■ パターンA [ α:4.0~8.0,β:正規分布(σ=18°),γ:0~360°,介在物20個 ]

■ パターンB [ α:4.0~8.0,β:正規分布(σ=30°),γ:0~360°,介在物20個 ]

■ パターンC [ α:4.0~8.0,β:正規分布(σ=18°),γ:0~360°,介在物40個 ]

■ パターンD [ α:4.0~8.0,β:正規分布(σ=18°),γ:0~360°,介在物60個 ]

※ 各パターン10ケース作成。

物性値

  ヤング率 ポアソン比
マトリックス E0 0.35
介在物 30E0 0.30

■均質化解析結果

各パターン結果比較

◎介在物の配向性の違いによる等価物性値の違い

等価物性値:パターンA 等価物性値:パターンB

 配向性が強いパターンAの方が、X方向のヤング率が強めに現れている。

◎介在物の個数の違いによる等価物性値の違い

介在物の個数の違いによる等価物性値の違い

 X方向のヤング率は、他の2方向に比べて介在物の個数の増加に対して敏感である。

■考察

このように、介在物の形状や姿勢のパラメータなどを変更することにより、さまざまなパターンの疑似モデルを作成して、等価物性値を得ることができます。

また、ここでご紹介した均質化解析だけでなく、通常の応力解析や定常熱伝導解析でも、同様の手法でさまざまなケーススタディを行うことができます。

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