[ 摘要 ] 以各类织物作为增强体的纺织复合材料具有复杂的细微观结构，且表现出明显的多尺度结构特征，通常基于连续介质力学的理论方法很难对这类复合材料的强度及其损伤等行为进行准确的定量描述，而以有限元为代表的数值模拟方法被广泛地应用于预测工艺参数、预制体结构与力学性能之间的定量关系，为纺织复合材料的优化设计及应用提供了理论指导。对纺织复合材料的力学性能数值模拟方法在近些年取得的研究进展进行了简要综述。首先重点介绍了纺织复合材料最新的几何模型建模技术；其次对纺织复合材料刚度、强度和损伤演化数值预测方法进行了回顾；然后讨论了现有的多尺度分析方法的优缺点和适用范围；此外，还简单介绍了机器学习在纺织复合材料力学性能预测中的应用；最后对纺织复合材料力学性能数值模拟研究存在的问题和发展方向进行了展望。
[ 导读] 纺织复合材料以其优异的比刚度、比强度、层间性能和可设计性在航空航天等领域得到了广泛的应用，纺织复合材料按织造方式划分为机织、编织、针织和非织造等，按织物维度划分为 2D 和 3D。纺织复合材料的结构具有天然的多尺度特征，常规的力学试验和传统复合材料力学理论难以全面准确地评估纺织复合材料的力学行为。因而近年来数值模拟方法被广泛应用于评估纺织复合材料的多尺度力学性能特性，由此加快了新型纺织复合材料的研发和推广应用。
图1 纺织复合材料分类
图2 纺织复合材料多尺度结构特征
纺织复合材料力学性能数值分析一般是基于织物结构的周期性细观单胞模型，采用周期性边界条件并结合相应的本构关系、强度准则和损伤理论来得到单胞的力学性能，通过参数传递的多尺度方法实现从微观组分材料性能到宏观结构力学行为的表征。目前，在航空航天领域应用较为广泛的纺织复合材料主要是 2D/2.5D 机织、3D 机织、3D 编织等类型，文章主要针对上述几种纺织复合材料从几何建模、力学分析模型、多尺度力学分析方法以及基于机器学习的力学分析方法4 个方面简要地介绍了纺织复合材料力学性能数值研究的最新进展。
图3 纺织复合材料数值分析流程
建立能真实反映复合材料内部结构的几何模型是分析和预测纺织复合材料力学性能的基础。纺织复合材料几何模型经历了从早期的简化模型到后期的高精度模型的发展历程。建立精确描述材料内部几何结构的高保真模型，逐渐成为当前复合材料数值仿真的一个重要发展方向 。纺织复合材料的几何模型按不同尺度可分为微观纱线束模型和细观单胞模型。
图 4 常见的各类纺织复合材料理想单胞模型
其中，单元胞体模型（单胞模型）也称为代表性体积单元（RVE）模型，是反映纺织复合材料周期性结构的最小体积单元。单胞模型主要由预制体结构和基体组成，根据预制体的形式的不同衍生出了众多的单胞模型。其几何建模可分为理想几何模型、Micro-CT 重构建模、基于工艺过程的几何建模技术。
图 5 基于 Micro-CT 扫描重构的纺织复合材料模型
图 6 虚拟纤维建模过程
图 7 半球面铺覆工艺过程仿真
理想模型能够实现参数化建模，其建模和力学分析都比较方便，是目前工程应用中主要采用的数值模型，但是基于理想假设的模型与材料实际结构相比存在一定程度的失真，往往会高估材料的力学性能。通过 Micro-CT 扫描可以重构出与实际材料内部结构几乎完全一致的模型，但是其建模成本较高，建模效率太低，难以建立大尺寸模型，过于精细的模型也不利于力学性能的数值分析，因此在力学分析中应用相对较少。虚拟纤维等基于工艺模拟的建模技术，虽然可以较好地反映实际工艺与纺织结构之间的关系，但是难以用于力学性能的分析，目前还主要是用于纺织工艺的分析和模拟。
文章主要介绍了弹性性能预测模型、强度预测和渐进损伤模拟、界面本构莫西三部分，其中渐进损伤模拟介绍了组分材料本构模型、强度准则、基于损伤力学的性能退化方法。
图 8 含孔隙缺陷 3D4DB 复合材料的双尺度分析算法
纺织复合材料的损伤涉及多个尺度上的演化过程：（1）损伤萌生于微观尺度（纱线束内部），包括纤维 /基体界面脱黏、束内基体开裂和纤维失效；（2）在细观尺度上（单胞），损伤发展表现为纱线束开裂和纱线束之间基体分层；（3）宏观尺度上，细观损伤的不断累积最终导致了试样的整体失效，包括层间开裂、裂纹扩展和纤维整体断裂等。纺织复合材料的损伤累积具有明显的结构和尺度依赖性，因此，需要采用多尺度分析方法将微观 – 细观 – 宏观各个尺度的几何特征、应力 / 应变场状态和损伤信息联系起来。
多尺度分析方法一般可以分为顺序多尺度方法和并行多尺度方法 。常用的顺序多尺度方法是自下而上的参数传递方法，即基于纤维、基体和界面性能参数，计算微观尺度纱线束的力学性能，将均匀化后的结果传递给单胞模型；在细观尺度上，计算单胞的力学性能，将其作为结构性能参数传递给宏观尺度模型。并行多尺度方法是针对不同尺度模型同时求解，在各个尺度之间是强耦合，相邻尺度之间可以互相传递有效参数。由于该计算过程需要在两个尺度上分别组装刚度矩阵，计算量非常巨大。
图 9 常见的几种多尺度分析方法
纺织复合材料几何结构及其损伤演化的多尺度特征，使得现有的试验以及多尺度计算方法很难有效地对复杂应力状态下的纺织复合材料进行宏观失效分析。机器学习在图像处理、模式识别和学习决策等方面的潜力和优势，为纺织复合材料结构表征、性能预测和损伤识别提供了新的研究思路和方法。但机器学习针对不同的材料结构需要花费大量时间搭建和调试专门的神经网络模型，训练神经网络模型也需要试验和数值仿真提供海量的数据样本。
图 10 机器学习在纺织复合材料力学分析中的应用
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