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该研究提出了一套集实验优化与数值模拟于一体的系统性解决方案。研究团队以T700/PPS热塑性复合材料海军军械实验室环形试样（NOL环）为对象，首先通过单因素实验，厘清了摩擦环境、缠绕张力及表面热压工艺对疲劳数据离散性的影响机制，成功将数据变异系数降低15.4%~82.3%。

在此基础上，文章首次将经粒子群算法和滚动机制优化的灰色预测模型（GM(1,1)）引入疲劳寿命预测，显著提升了S-N曲线的外推精度。更重要的是，该研究构建了一个独特的两阶段现象学数值模型，该模型不仅模拟了缠绕成型过程产生的残余应力，还结合剩余刚度/强度理论与三维Hashin准则，精准复现了损伤从内层向外层演化的全过程，预测寿命与实验结果高度吻合。

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在航空航天与新能源装备飞速发展的今天，以碳纤维增强聚苯硫醚（CF/PPS）为代表的高性能热塑性复合材料，因其出色的耐热性、韧性和抗疲劳潜力，正逐步替代传统热固性材料，广泛应用于飞轮储能、高速电机转子及高压储氢容器等关键承载部件。然而，与热固性复合材料相比，针对热塑性复合材料，尤其是采用激光辅助原位固结缠绕技术制备的构件，其疲劳行为的研究尚不充分。该领域面临的核心痛点是：缺乏标准化的疲劳测试方法，对疲劳失效机制的理解存在空白，且疲劳寿命数据的高度离散性严重制约了工程应用中的可靠性设计。因此，建立一套能兼顾制造工艺影响、并能准确预测疲劳寿命的实验与数值分析体系，已成为推动该技术发展的迫切需求。

近日，南京航空航天大学、中国科学院电工研究所的研究团队在 Composites Part B 发表了相关研究成果，该研究通过融合工艺优化的疲劳实验与两阶段数值模拟，揭示了T700/PPS热塑性复合材料缠绕构件在拉-拉载荷下的损伤演化机制，并基于改进的GM(1,1)模型与现象学模型实现了高精度疲劳寿命预测，为其在高速旋转装备中的高可靠性设计提供了理论支撑。论文标题为“Fatigue analysis of the filament-wound thermoplastic composite components under tensile–tensile loading: Experimental and numerical methodsI”。

该研究巧妙地选用海军军械实验室环形试样（NOL环）作为研究对象，该试样结构与实际工程中的缠绕构件高度相似，且具有良好的实验操作性。文章首先通过单因素对比实验，系统性地揭示了影响疲劳数据可靠性的关键因素。实验结果表明，摩擦环境与试样制备工艺是两大核心变量。该研究采用二硫化钼（MoS₂）润滑脂或聚四氟乙烯（PTFE）润滑脂，在NOL环与夹具间形成稳定且均匀的润滑膜，有效抑制因界面磨损和周向滑移导致的数据离散与非对称失效。同时，通过优化缠绕张力（从50N提高至150N）和引入激光辅助表面热压处理，可以显著改善层间结合质量、降低孔隙率并提升表面光洁度，从而从根本上减少疲劳裂纹的萌生源，使失效模式由复杂的混合破坏向单一、可控的纤维拉伸断裂转变。

图1. (a) 原材料与缠绕模具；(b) 分切为6.35mm窄带；(c) NOL环的缠绕过程；(d) NOL筒的脱模过程；(e) NOL环的机加工过程；(f) NOL环样品

图 2. NOL环的疲劳数值模拟模型

图3. (a) 润滑方法对疲劳寿命数据的影响；(b) MoS₂润滑脂处理的疲劳失效形貌；(c) PTFE润滑脂处理的疲劳失效形貌；(d) 石墨粉处理的疲劳失效形貌；(e) 聚酰亚胺薄膜处理的疲劳失效形貌

图4. (a) 缠绕张力对疲劳寿命数据的影响；(b) 50N张力下NOL环的早期分层；(c) 不同缠绕张力下的孔隙率测试；(d) 切割后NOL环的反向弯曲对比

图5. (a) 表面处理工艺对疲劳寿命数据的影响；(b) NOL环的磨损形貌；(c) NOL环的表面粗糙度测量；(d) 疲劳试验中NOL环的周向相位变化

在建立稳定可靠的实验方法后，该研究深入探究了T700/PPS NOL环在拉-拉疲劳载荷下的性能退化规律与损伤演化机制。通过系统测试75%极限拉伸强度（Ultimate Tensile Strength；UTS）下的剩余刚度与剩余强度，发现二者均呈现非线性三阶段退化特征：初期（0-20%寿命）变化平缓，中期（20%-80%寿命）加速下降，末期（80%-100%寿命）则急剧衰退直至失效。利用微观CT技术对疲劳损伤进行追踪，清晰地揭示了损伤的空间演化过程：裂纹首先在应力状态复杂的内层边缘萌生，随后在应力重分布作用下向周向和径向扩展，最终因裂纹汇聚导致表层大面积剥落而失效。此外，研究还发现应力水平对失效模式有决定性影响，高应力（≥85% UTS）下表现为类似静态拉伸的突发式爆裂，而低应力（≤75% UTS）下则呈现出更为典型的渐进式疲劳破坏特征。

图6. 应力水平对疲劳失效形貌的影响

图7. T700/PPS NOL环的疲劳损伤演化分析

基于深入的实验认知，文章构建了一套创新且实用的数值预测方法，旨在解决传统疲劳寿命预测成本高、周期长的问题。一方面，研究首次将经粒子群算法（Particle Swarm Optimization；PSO）和滚动机制（Data Rolling；DR）双重优化的GM(1,1)灰色预测模型引入复合材料疲劳寿命预测。该改进模型在仅利用75%-90% UTS应力水平数据训练后，对70% UTS下的疲劳寿命预测精度远超传统GM(1,1)模型，显著提升了S-N曲线的外推能力。另一方面，研究发展了一个独特的两阶段现象学数值模型。该模型在第一阶段通过“生死单元”技术模拟了缠绕和脱模过程产生的残余应力，并将其作为初始条件引入第二阶段的疲劳分析。模型结合了基于剩余刚度/强度理论的性能退化模型和三维Hashin失效准则，成功预测了NOL环在疲劳过程中的应力再分布、刚度衰减及最终寿命。模拟结果不仅与实验结果高度吻合（预测寿命9100次循环 vs. 实验值），还准确复现了损伤从内层向外层演化的全过程，展现了极佳的工程适用性。

图8. (a) 改进的GM(1,1)模型在75% UTS下的适应度曲线；(b) 改进前后的预测结果对比

图9. 脱模后NOL环的残余应力与变形分析

图10 . (a) NOL环的疲劳寿命分布；(b) 疲劳试验中最大位移随循环次数的变化曲线；(c) NOL环剩余刚度与剩余强度的演化

该研究通过对T700/PPS热塑性复合材料NOL环的拉-拉疲劳行为进行系统实验与数值分析，揭示了摩擦环境与制备工艺是影响数据离散性的关键因素，通过优化润滑、提高缠绕张力及表面热压处理，可显著降低数据离散性并获得更可靠的疲劳性能。研究发现，疲劳损伤起始于内层边缘，在应力重分布作用下由内向外扩展，最终因裂纹汇聚导致失效。文章首次将经粒子群算法和滚动机制优化的GM(1,1)模型用于疲劳寿命预测，显著提升了S-N曲线精度；同时建立的两阶段现象学数值模型成功纳入制造残余应力，准确预测了疲劳寿命并复现了损伤演化过程。该研究为激光辅助原位固结缠绕成型的热塑性复合材料构件建立了完整的疲劳可靠性评估框架，填补了该领域研究空白。

原始文献：

Yan, L., Xiao, J., & Huan, D. (2026). Fatigue analysis of the filament-wound thermoplastic composite components under tensile–tensile loading: Experimental and numerical methods. Composites Science and Technology, Part B, 314, 1-20.

原文链接：

https://doi.org/10.1016/j.compositesb.2026.113486

编辑：复小可
校对：复小七