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학업

복합재료 파손 이론 개념, 비교

by ꒰⍢꒱ 2023. 4. 15.

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항공기 복합재는 다양한 산업 분야에서 적용되고 있지만 해석, 설계가 복잡하여 금속 재료보다 파손을 정확하게 예측하기 어렵습니다. 오늘은 복합재 구조물의 안전성을 정확하게 검토하기 위한 복합재료 파손 이론 개념, 종류를 알아보았습니다. 


섬유강화 복합재 파손 이론

복합재료에 대한 파손 판단은 금속 재료에 비해 어렵고 복잡하여 다양한 파손 이론이 연구되고 있습니다. 각 구조물의 형상과 상황에 따라 적용되는 파손 이론이 다르기 때문에 다양한 파손 이론을 알고 적합한 이론을 선택하는 것이 중요합니다. 

파손 이론 종류

복합재 파손 이론은 한계 응력을 기준으로 파손 여부를 결정하는 Maximum Stress, Maximum Strain, 각 응력들의 상호작용을 고려하는 Tsai-Wu, Tsai-Hill 이론이 있습니다. 또한 이 두 기준의 장점을 결합한 Hashin 이론 등이 있습니다. 

한계 기준 파손 이론(Limit Criteria)

한계 기준 파손 이론은 복합재의 섬유와 모재를 구별하여 각각에 걸리는 극한 응력과 변형률을 계산하여 파괴강도, 모드를 결정하는 방법입니다. Maximum Stres, Maximum Strain 기준이 있으며 섬유, 모재, 전단 성분들의 상호작용이 고려되지 않습니다. 

 

1. Maximum Stress 

최대 응력 파손 이론은 섬유, 모재 각 방향 응력 성분이 그 방향의 강도를 넘어설 때 파손이 일어난다고 예측하는 이론으로 성분들의 상호작용은 고려되지 않지만 파손 모드를 구분할 수 있는 장점이 있습니다. 

Maximum-Stress-Criteria-Equation
Maximum-Stress-Criteria

2. Maximum Strain

최대 변형률 파손 이론은 섬유, 모재 각 방향 변형률이 파손 한계 값이 도달하면 파손이 일어난다고 예측하는 이론으로 성분들의 상호작용은 고려되지 않지만 포아송비의 영향을 고려할 수 있고 파손 모드를 구분할 수 있는 장점이 있습니다.

Maximum-Strain-Criteria-Equation
Maximum-Strain-Criteria

상호 기준 파손 이론(Interactive Criteria) 

상호 기준 파손 이론은 복합재의 섬유와 모재를 구별하지 않고 성질이 완전히 혼합되어 평균적인 특성을 비교하는 방법입니다. 일반적으로 균일한 복합재에 사용되며 각 성분들의 상호작용을 고려할 수 있습니다. 

 

1. Tsai-Hill

이 이론은 응력들 간의 상호작용을 고려하였지만 인장, 압축 모드에 대한 고려를 할 수 없고 파손 모드를 예측할 수 없다는 단점이 있습니다. 

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Tasi-Hill-Criteria

2. Tsai-Wu

이 식은 파손 영역을 예측하는 데 정확도가 높지만 파손 모드를 분리하기 어려운 단점이 있습니다. Tsai-Hill 이론에 비해 F12 항의 영향을 많이 받습니다. 

Tasi-Wu-Criteria-Equation
Tasi-Wu-Criteria

분리 기준 파손 이론(Separate Mode Criteria)  

이 기준은 복합재 기지재(Matrix) 기준을 섬유(Fiber) 기준과 분리하는 이론으로 한계기준과 상호기준의 장점을 모두 갖고 있습니다. 즉 파괴 모드를 예측할 수 있으며 각 응력들의 상호 관계도 고려할 수 있어 최근 많은 실험, 연구가 수행되고 있습니다. 

 

1. Hashin-Rotem 

이 이론은 대표적인 분리 기준 파손 이론으로 인장, 압축뿐 아니라 층간 분리에 대한 파손 예측도 할 수 있다는 특징이 있습니다. 다음은 단일 방향의 섬유에 적용되는 파손 방정식입니다.

Hashin-Rotem-Criteria-Equation
Hashin-Rotem-Criteria

파손 이론 한계

위에서 설명한 한계 이론, 상호 기준 파손 이론은 적층 구조물 전체에 적용되는 것이 아니라 각 층에만 적용되는 이론입니다. 일반적으로 복합재 한 층에서 파손이 발생했다고 해도 다른 층에는 파손이 발생하지 않거나 구조물 전체에 파손이 일어나지 않는 경우도 있습니다. 이런 구조물의 최종 파손 하중이나 초기 파손 후의 거동을 예측하기 위해서는 추가적인 해석이 필요합니다. 

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