Comportamento mecânico de juntas coladas de materiais compósitos: avaliação da influência das incertezas do processo de fabricação

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: Silva, Jailto Antonio Prado da
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Análises via Elementos Finitos; Composite Bonded Joints; Finite Element Analysis; Incertezas; Juntas coladas em compósito; Metamodelos; Metamodels; Uncertainties
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18148/tde-29062022-154527/

A indústria aeronáutica vem buscando formas de estudar os mecanismos de falha em estruturas adesivamente coladas. Cuidados especiais devem ser direcionados àquelas que possuem defeitos na região da colagem, pois estas são mais suscetíveis a falharem sob carregamentos menores que o projetado devido a problemas de fabricação e concentradores de tensão. Dessa forma, buscou-se realizar estudos experimentais de juntas do tipo DCB (Double Cantilever Beam) e SLJ (Single Lap Joint) em compósito com e sem contaminação na região da colagem. Em paralelo, foram realizadas análises determinísticas das juntas citadas, utilizando o ambiente de simulação do software Abaqus®, no qual modelos bidimensionais em elementos finitos foram empregados. Para tal, tem-se que os aderentes das juntas foram modelados com elementos que representam estado plano de deformação (CPE4R), e o adesivo foi simulado através de um elemento coesivo (COH2D4), sendo utilizado um Modelo de Zona Coesiva (CZM – Cohezive Zone Model) do tipo bilinear. Com base nas análises determinísticas obtidas, pôde-se concluir a limitação destes e com isso, então, buscou-se realizar análises não determinísticas, cujo tipo de juntas utilizadas foram as do tipo DCB. A aplicação do CBBM (Compliance-Based Beam Method) foi fundamental para se determinar as variáveis (parâmetros de incertezas) mais influentes nas respostas ao fraturamento das juntas DCB. Destaca-se que isto foi possível através, também, do emprego de Design of Experiments (DoE), pois pôde-se determinar as variáveis que potencialmente mais afetam a Taxa de Liberação de Energia Crítica ao Modo I – GIC. Uma vez obtidas tais variáveis, as mesmas foram classificadas em ordem decrescente em nível de influência ao calcular o parâmetro Main Effect (ME). Ressalta-se que esta classificação foi de suma importância para efetuar o treinamento do metamodelo via Kriging, que por sua vez requisitou uma dada distribuição de pontos amostrais. Para a execução desta etapa, empregou-se um processo de amostragem inteligente via Hipercubo Latino (LHS – Latin Hypercube Sampling). Cabe destacar que cada uma destas etapas da análise não determinística foi realizada por meio de um framework desenvolvido em Python™. E, assim, pôde-se obter os pontos necessários para a realização do treinamento do metamodelo via Kriging para uma faixa de pontos iniciais e, também, a discussão destas escolhas. Por fim, conclui-se que ao considerar parâmetros de incertezas de material e geométricos nos modelos em elementos finitos, pode-se contabilizar a influência das incertezas do processo de fabricação na resposta estrutural das juntas coladas em compósito.