Surrogate modeling of the effective elastic properties of spherical particle-reinforced composite materials

Abstract

Este artículo se centra en el desarrollo de un modelo sustitutivo para predecir las propiedades elásticas macroscópicas de materiales compuestos poliméricos dopados con partículas esféricas. macroscópicas de compuestos poliméricos dopados con partículas esféricas. Para Para ello, se ha desarrollado una técnica de metamodelado Kriging basada en la expansión del caos polinómico. de Kriging. El diseño experimental de entrenamiento se construye mediante un conjunto de datos de elementos numéricos de volumen representativo (RVEs) considerando partículas esféricas dispersas aleatoriamente. Los RVEs se discretizan utilizando elementos finitos, y las propiedades elásticas efectivas se obtienen mediante la implementación de elementos periódicos. Las propiedades elásticas efectivas se obtienen aplicando condiciones de contorno periódicas. Se presentan análisis paramétricos en para evaluar la convergencia de la escala del RVE y la densidad de la malla. la densidad de malla. La precisión del enfoque de metamodelado propuesto para eludir de la homogeneización numérica costosa desde el punto de vista computacional. diferentes métricas. En general, los resultados presentados demuestran la eficacia de la modelización propuesto, permitiendo la implementación de técnicas computacionalmente como la optimización de materiales.

This paper focuses on the development of a surrogate model to predict the macroscopic elastic properties of polymer composites doped with spherical particles. To this aim, a polynomial chaos expansion based Kriging metamodeling technique has been developed. The training experimental design is constructed through a dataset of numerical representative volume elements (RVEs) considering randomly dispersed spherical particles. The RVEs are discretized using finite elements, and the effective elastic properties are obtained by implementing periodic boundary conditions. Parametric analyses are reported to assess the convergence of the scale of the RVE and the mesh density. The accuracy of the proposed metamodelling approach to bypass the computationally expensive numerical homogenization has been evaluated through different metrics. Overall, the presented results evidence the efficiency of the proposed surrogate modelling, enabling the implementation of computationally intensive techniques such as material optimization.