PNNL研发预测性软件工具 可“看见”碳纤维模塑件的内部结构

据外媒报道，美国能源部旗下西北太平洋国家实验室（Pacific Northwest National Laboratory，PNNL）研究人员与丰田、麦格纳、PlastiComp、欧特克（Autodesk）、伊利诺伊大学（University of Illinois）、美国普度大学（Purdue University）及弗吉尼亚理工大学（Virginia Tech）等业内及学术界的专家人士共同研发了多款软件工具，可成功预测汽车复杂碳纤维热塑件的纤维方向（fiber orientation）及长度分布。

目前，汽车业需要成本更低、分量更轻的材料，从而提升燃料经济性。截止至2025年，美国法规将发布平均燃油经济性标准（average fuel economy standard），将该数值限定在54.5英里每加仑（mpg），相较于当前的35.5英里每加仑，该数值的增幅高达60%。

相较于钢材，碳纤维强度更高，分量也更轻，但其售价相对较贵。为便于未来大规模推广应用，需要研发符合机械及安全性能的经济型复合物，例如：聚丙烯（polypropylene）及聚酰胺纤维（尼龙，nylon）等长碳纤维强化热塑料树脂（long carbon fiber-reinforced thermoplastic resins）等材料。据PNNL透露，该方法或将加速碳纤维材料的研发并提升其经济性。

据PNNL解释，当前碳纤维复合物部件的研发工艺要求车企制模（build molds）、模座配件（mold parts）并进行测试，这是一个长期而艰巨的过程，延缓了车用碳纤维复合物的创新研发进程，也影响了该产品的成本效益。以PNNL为首的研发团队已验证该款工程类软件，可在模制完成前，制造商将能在“看到（see）”碳纤维复合物设计品的内部结构，该工具允许制造商及汽车零部件设计师更快速地体验并探索新理念。

为预测模塑件内纤维方向及纤维长度的分布，该团队利用欧特克Moldflow软件来完成该目标。这款软件利用欧特克Moldflow软件，其建模（models）由伊利诺伊大学的教授Charles Tucker及其同事共同完成。丰田、PlastiComp、麦格纳负责提供技术指导，PlastiComp还负责提供原材料，长碳纤维部件的模制及碳纤维提取由美国普度大学（Purdue University）及弗吉尼亚理工大学（Virginia Tech）。随后，PNNL将模拟软件内的预计属性值与纤维模压（molded fibers）的测试结果进行比对，从而验证该软件与建模的精度。

此外，作为该项目的重要组成部分，PNNL与麦格纳及丰田合作，将长碳纤维部件与标准钢制部件及玻璃纤维部件进行比较，分析成本降幅及性能增益。据PNNL发现，碳纤维增强聚合物复合材料（carbon fiber reinforced polymer composite）技术或能将车重降低两成。然而，碳纤维部件的生产成本比那类钢材高了10倍。利用预测工具来优化工艺及结构，该方法或将大幅降低生产成本，为提升车用碳纤维的使用奠定道路。