Sound emission of multi-layer composites with non-linear and local varying damping properties
Final Report Abstract
Im Rahmen des Projektes „Schallabstrahlung bei nichtlinearem und lokal variierendem Dämpfungsverhalten von Mehrlagenverbunden“ wurden verschiedene Verbundwerkstoffe sowohl mit großem Dämpfungsvermögen als auch mit großen spezifischen Steifigkeiten und Festigkeiten hinsichtlich ihres Dissipationsvermögens untersucht. Dies ermöglicht die präzise Simulation der Schallabstrahlung dünnwandiger Strukturbauteile basierend auf deren vibroakustischem Verhalten. Die Eigenschaften der Verbunde sind insbesondere durch Grenzflächen und lokale Inhomogenitäten unsicherheitsbehaftet und weisen teils starke Nichtlinearitäten auf. Basierend auf umfangreichen experimentellen Untersuchungen anhand von Kragbalken mit variabler Anfangsauslenkung wurden Modelle zur Beschreibung des amplitudenabhängigen Dämpfungsverhaltens abgeleitet und parametrisiert. Die Amplitudenabhängigkeit ist daher sowohl in den nachgiebigen polymeren Bereichen als auch in den metallischen Decklagen nachweisbar. Im akustisch relevanten Bereich geringer Schwingungsamplituden im Bereich sind diese Effekte aber maßgeblich seitens der schubweichen Polymerkerne der Metall- Kunststoff-Verbunde zu finden. Bei Faser-Kunststoff-Verbunden sind deutlich größere Auslenkungen erforderlich, um diese Wirkung hervorrufen zu können. Durch Analyse der Dehnungsenergie im Rahmen von FEM-Struktursimulationen können die sowohl Homogenisierungstechniken für die Dämpfung der Verbundwerkstoffe als auch Aussagen zum Auftreten der Amplitudenabhängigkeit gewonnen werden. Dieser Ansatz ist sowohl für Materialien mit isotropen als auch mit beispielsweise durch Faserverstärkungen anisotropen Eigenschaften anwendbar. Zur Beschreibung der Schallabstrahlung konnte darüber hinaus ein sehr effizienter semianalytischer Ansatz entwickelt werden. Die enthaltenen Formulierungen geben Aufschluss über die Frequenzcharakteristik der Schallabstrahlung einzelner Moden. Die enthaltene Dämpfung ermöglicht zudem, deren Einfluss zu quantifizieren. In Bezug auf die Rechenzeit bietet die stochastische FEM-Analyse auf Basis des nichtinvasiven Verfahrens eine sehr effiziente Methode, um die Auswirkungen von Unsicherheiten in Simulationen zu berücksichtigen. Der Hauptbeitrag der Methode ist die Darstellung der zufälligen Parameter unter Verwendung einer analytischen Zufallsfunktion, zum Beispiel mittels der gPC-Entwicklung. Das Verfahren bietet den großen Vorteil, dass anstelle der Zufallsparameter die deterministischen Koeffizienten berechnet werden. Die stochastische Simulation verwendet Kollokationspunkte der Zufallsvariablen. Es wurde gezeigt, dass im Vergleich zu stichprobenbasierten Methoden wie Monte Carlo Simulation nur wenige Erkenntnisse über die Systemreaktionen erforderlich sind. Das Verfahren wurde insbesondere für die Dynamikanalyse von GF-PA6 Platten angewendet, um die Unsicherheiten in Faserorientierungen jeder Lage unabhängig von anderen Lagen zu erfassen und mit der FEM-Methode zu verbinden. Es ist gezeigt worden, dass die Eigenfrequenzen und Schwingungsmoden der Platten durch Unsicherheiten in der Faserorientierung beeinflusst werden. Die erzielten Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Auswirkungen der Unsicherheiten bei tiefen Frequenzen ignoriert werden können, aber diese Unsicherheiten dominante Einflüsse auf die Strukturreaktionen bei hohen Frequenzen haben. Die Ergebnisse zeigen, dass bei etwa 10% Schwankungen der ersten modalen Dämpfung die minimalen Übertragungsverluste in Höhe von 7% variieren. Es wurde auch gezeigt, dass die Methode hinreichend genaue Ergebnisse im Vergleich zu empirischen Daten liefert. Die Eigenfrequenzen werden in geringerem Maße von Unsicherheiten in Bezug auf die Dämpfungsparameter beeinflusst.
Publications
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Klaerner, M., Wuehrl, M., Kroll, L., Marburg, S.
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Klaerner, M., Wuehrl, M., Kroll, L., Marburg, S.
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Stochastic non-parametric identification in composite structures using experimental modal data, UNCECOMP 2019, 3rd ECCOMAS Thematic Conference on Uncertainty Quantification in Computational Sciences and Engineering, Crete, Greece, 24–26 June 2019
Chandra, S.; Sepahvand, K.; Geweth, Ch. A.; Saati, F,; Marburg, S.
