文丨漫步空影

编辑丨漫步空影

前言

复合材料市场几乎应用于每个领域，开发基于天然纤维的这些材料具有许多优点，如丰富的可用性，较低的价格，无毒，可生物降解性，生态友好性和可再生性。

用作复合材料增强材料的植物纤维，可以被认为是替代合成纤维，特别是玻璃纤维的有效替代品，因为它们的成本低。

另一方面，这些纤维在其原始特性中表现出不均匀性，通常导致其机械性能的分散，除了可生物降解和生态外，它们还具有满足工业要求的多种机械性能。

然而，主要缺点是它们对湿度的敏感性，这会影响它们在腐蚀性环境中使用时的性能，复合材料中的水扩散现象表明，聚合物会受到不同的老化类型的影响，这反映在特定材料性能的变化上。

根据定义，聚合物的老化导致材料性能的缓慢改变，可逆或不可逆，这是由于它们自身的不稳定性或环境影响，对于更恶劣的条件（浸泡、高温），基体或纤维-基质界面内可能会产生缺陷，以及材料损失（清洗）。

这些损坏在干燥后是不可逆转的，水分对机械性能退化的影响研究，对于增加植物来源的天然纤维，作为复合材料增强材料的使用至关重要。

由植物纤维（特别是剑麻和黄麻）增强的聚酯或环氧基复合材料，越来越多地提高了健康问题和环境水平。

这种变化减少了我们不断增长的需求对环境的影响，并改善了材料的环保性能，讨论了剑麻纤维的机械性能，及其作为再生高密度聚乙烯（RHDPE）增强材料的可能性。

然而，在龙舌兰剑麻的存在下，延展性降低，在龙舌兰西萨拉纳中添加香蕉纤维，其质量分数范围为25%至75%，可改善机械性能和吸水性。

对基于天然纤维的生物复合材料，进行了各种水老化研究，来推断吸水过程和水分对机械和化学性能的影响，侯赛因等对黄麻纤维增强生物复合材料，进行了水老化后的弯曲试验和吸收试验。

测试在蒸馏水中进行了长达60天，结果表明破裂应力以及弯曲模块，随着浸泡时间的增加而显着降低，剑麻/聚酯生物复合材料在蒸馏水中老化，然后表征拉伸和抗冲击性。

当水扩散到材料中时，暴露在潮湿环境中的生物复合材料会降低弹性和断裂性能。

在各种生物复合材料中，已经观察到这种与吸水性相关的损失，例如基于龙舌兰剑麻的生物复合材料或亚麻纤维，研究人员通过研究可生物降解的纤维（如黄麻）来积极克服这些缺点。

水作为增塑剂影响植物纤维，导致膨胀和降解，天然纤维生物复合材料吸水的最佳条件是一项艰巨的任务，研究主要集中在FJ/环氧树脂和SF/环氧树脂生物复合材料纤维长度的测定和优化吸水动力学上。

这些生物复合材料将在蒸馏水中进行浸泡测试，以研究吸水动力学与纤维长度的关系，通过应用方差分析方差分析对结果进行统计处理。

这可以通过基于RSM的合意函数来实现，以找到吸水的最佳多响应结果，并且可以使用RSM建模预测结果。

材料和方法

在这项工作中，使用了密度为1.110 kg/m的环氧树脂3，增强材料为JF和SF纤维提供了一种非常有趣的替代品，因为它们具有具有高度竞争的机械特性和易于接近的优点。

选择三种纤维长度（5 mm、10 mm 和 15 mm），并切割成短纤维，将生物复合材料在尺寸为300 300 mm，室温（6 C）下厚度为25 mm的层压板中通过接触成型制备，并在模具中保持24 h以完成树脂聚合。

将获得的板露天放置15天，然后使用金刚石圆盘切成尺寸为40 40毫米的样品，最后，将所得样品在65 C的烘箱中干燥5 h。

吸水率测试

为了测量吸水动力学，对包含每种纤维类型的三个样品的三个系列进行了测试，样品取自不同的生物复合板，每个板具有不同的长度，分别为5 mm，10 mm和15 mm，体积分数为40%。

吸收动力学的特征在于将样品浸入室温（23 C）的蒸馏水中，直到样品完全饱和，达到饱和所需的时间约为600小时，约16天。

生物复合材料的吸水监测过程包括随时间推移的样品质量演变，在整个浸泡期间定期测量，在质量测量时，将样品从浴中取出，使用吸收纸轻轻擦拭，以去除其表面上存在的水膜。

再次重新浸入之前对它们进行称重，在此过程中的每次测量都在不到5分钟的时间内完成，以尽可能限制样品水分含量的任何变化。

根据ASTM D1037-99标准方法，在室温（23 C）下使用0.0001毫克克恩PFB的精密刻度进行测试，在浸泡期间，生物复合样品在时间t的质量增加由吸收的水的百分比

响应面法（RSM）允许通过基于实验数据确定各种线性和非线性回归问题的解来分析多元回归，它是一组数学和统计技术，可用于分析几个自变量影响因变量或响应的问题。

该方法基于经验建模过程，旨在找到输入和输出参数之间的关系，包括吸水率和纤维长度随生物复合材料浸泡时间的变化。

从几个实验组合中获得的响应参数值WAS和WAJ，本研究采用的实验设计是中心复合材料设计（CCD）的正交阵列。

已采用该计划以减少实验次数，这最终将减少实验的时间和成本，两组水平设想为纤维长度（L）和浸泡时间（W），每组有四个水平。

图中显示了ANN建模结果与训练、验证和测试期间SF/环氧树脂和JF/环氧树脂生物复合材料的实验数据相比。

实验数据的变异性由决定系数R表示模型预测的程度训练、测试和所有数据的相关性的准确性级别为 （0.99328 和 0.99997）、（0.98011 和 0.96594） 和 （0.99077 和 99591）。

确保所开发模型的可靠性， ANN预测的值的结果接近奇偶校验阈值，因此，ANN方法可以可靠地预测生物复合材料的吸水率。

RSM 建模

采用RSM方法分析实验结果，评估纤维长度和浸泡时间对生物复合材料吸水率的贡献，表示由设计专家软件生成的二次模型，这些是基于RSM方法的二阶数学方程，用于各种生物复合材料的吸水率，WAS用于剑麻，WAJ用于黄麻。

吸水率方差分析

方差分析结果为表4表明二次模型对WAS和WAJ生物复合材料具有统计学意义，小于 0.05 的 p 值表示模型项的显著性，本研究中的示范术语A、B、A2和 B2，意义重大。

因此，大于 0.05 的 p 值表示模型项显著，对于大于 0.1000 的值，模型项不显著，同样，WAS和 WAJ模型的F值分别为81.33和69.74，相应的 R2值为94.43%和93.56%），表明模型显著。

预测和调整 R 之间的差异2WAS 和 WAJ 模型的值（分别为 91.02% 和 88.90% 以及 93.27% 和 92.22%）小于 0.2%，足够的精度值是信号比噪声，建议比率高于 29。

正态概率图图6a，b证明了最小散射对残差点与正态概率重合的趋势线的影响，对生物复合吸水因子的预测响应与实际响应之间的关系在图 6c，d.重点是模型拟合的实际值和预测值之间的残差。

残差需要均匀变化，残差点对称排列，在图中心附近分组。

RSM 的各种参数之间的相互作用

b.对于构成剑麻纤维的生物复合材料，当纤维长度为2–5 mm，浸泡时间为12–1 h时，WAS不大于108，当纤维长度为4–13 mm且浸泡时间为15–110 h。

在构成黄麻纤维的生物复合材料的情况下，发现在纤维长度为0至8.5mm且浸泡时间为11至5小时的情况下，WAJ不超过1.105，对于后者，当纤维长度为1.8至13毫米，浸泡时间为2-15小时。

两个输出参数 WAS 和 WAJ 的 3D 图组合在c，d，同样，纤维长度和浸泡时间的斜率更大，显示出对吸水的显着影响。

RSM模型在预测吸水率方面的误差百分比大于ANN模型，因此必须得出结论，ANN 模型提供的预测精度高于 RSM 模型。

生物复合材料吸水率的优化

在这种情况下，应用基于RSM的优化来最大化吸水率并确保因子在适当的范围内，为此，提出了许多最优解，并首选最佳解，最佳解决方案是具有最高合意性的解决方案。

当纤维长度为1.00 mm，浸泡时间为14.73 h的合意性等于482.85时，可获得最佳优化解决方案，如合意性斜坡函数。

结论

在目前的研究中，已经研究了黄麻和剑麻纤维增强环氧复合材料层压板，以评估纤维长度和浸泡时间对蒸馏水中吸水率的影响。

实验结果得出了几个结论：吸水率随着纤维长度和浸泡时间的增加而增加。相比之下，在实验的初始阶段，吸附过程很快，在近192 h的浸泡时间内达到饱和。

结果表明，JFL5和SFL5的生物复合材料吸收率分别为0.88%和2.78%，分别低于JFL10、JFL15、SFL10和SFL15（分别为1.17%、1.82%、3.12%和4.26%）。

对于由剑麻和黄麻纤维制成的生物复合材料，获得的R2所有数据中的值分别为98.08%和99.59%，MSE值低（按重量计<1%）揭示了所开发模型的准确性。

预测的ANN和RSM值与实验获得的值完全一致，然而，与黄麻和剑麻纤维制成的生物复合材料的RSM相比，ANN方法可以可靠地预测吸水率。

在经济高效地设计生物复合材料中的剑麻和黄麻纤维，以用于未来应用方面具有积极意义。

作为这项研究的继续，实验计划将研究使用不同的碱性处理速率和浸泡时间对纤维进行不同处理的其他生物复合材料的制造。

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