Implementación de un Octaedro Truncado como Celda Unitaria de un Material Compuesto Reforzado con Fibras

BARULICH, NESTOR DARÍO; GODOY, LUIS AUGUSTO; DARDATI, PATRICIA MÓNICA

San Carlos de Bariloche

Congreso; Enief 2014, XXI Congreso sobre Métodos Numéricos y sus Aplicaciones; 2014

Dpto. Mecánica Computacional, CNEA; Instituto Balseiro; AMCA

En micromecánica computacional, al representar un material heterogéneo, la elección del elemento de volumen representativo (EVR) es, entre otros, un tema primordial. Una de las características importantes del EVR es su forma. Si se desea representar el espacio Euclidiano mediante copias paralelas del mismo EVR con condiciones de borde periódicas, se pueden utilizar poliedros como el paralelepípedo, el prisma hexagonal, el dodecaedro elongado, el dodecaedro rómbico y el tetracaidecaedro u octaedro truncado. Este último se ha utilizado en la literatura para representar, por ejemplo, estructuras cristalinas, materiales compuestos reforzados con partículas y materiales celulares como esponjas metálicas. Sin embargo, también se puede emplear en la representación de compuestos reforzados con fibras unidireccionales en los que existe algún tipo de daño, como puede ser el despegue local entre matriz y fibra. En este trabajo se presenta la implementación de una celda unitaria (CU), con forma de octaedro truncado y con condiciones de borde periódicas impuestas mediante restricciones multipunto, en un programa de elementos finitos comercial de propósito general, aplicada a un compuesto reforzado con fibras. Se presenta y fundamenta, a través del concepto de vectores de periodicidad, cuáles ecuaciones implementar para evitar inconvenientes al utilizar restricciones multipunto. Este fundamento permite determinar las ecuaciones a implementar en celdas unitarias con otro tipo de geometría. Como verificación, utilizando esta CU, se calculan algunas propiedades elásticas de compuestos unidireccionales de matriz polimérica reforzados con fibras continuas, transversalmente isótropos y sin daño. Se comparan los resultados con predicciones analíticas y numéricas disponibles en la literatura. Además de una buena correlación con los datos de la literatura, los resultados muestran que no se requieren grandes mallas para obtener resultados aceptables.