酚醛树脂气凝胶复合材料热物性参数预测方法

doi:10.7527/S1000-6893.2023.28848

材料工程与机械制造

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酚醛树脂气凝胶复合材料热物性参数预测方法

张春云¹^,², 陈雄斌³, 刘健³, 崔苗¹^,²()

^1.大连理工大学工业装备结构分析优化与CAE软件全国重点实验室，大连 116024
^2.大连理工大学辽宁省空天飞行器前沿技术重点实验室，大连 116024
^3.北京空天技术研究所，北京 100074

收稿日期:2023-04-10 修回日期:2023-06-12 接受日期:2023-06-28 出版日期:2024-03-25 发布日期:2023-07-07
通讯作者: 崔苗 E-mail:miaocui@dlut.edu.cn
基金资助:
国家自然科学基金(12172078);中央高校基本科研业务费(DUT21LK04)

Prediction of thermo⁃physical properties of inorganic⁃organic hybrid phenolic aerogel composites

Chunyun ZHANG¹^,², Xiongbin CHEN³, Jian LIU³, Miao CUI¹^,²()

^1.State Key Laboratory of Structural Analysis，Optimization and CAE Software for Industrial Equipment，Dalian University of Technology，Dalian 116024，China
^2.Key Laboratory of Advanced Technology for Aerospace Vehicles of Liaoning Province，Dalian University of Technology，Dalian 116024，China
^3.Beijing Aerospace Technology Institute，Beijing 100074，China

Received:2023-04-10 Revised:2023-06-12 Accepted:2023-06-28 Online:2024-03-25 Published:2023-07-07
Contact: Miao CUI E-mail:miaocui@dlut.edu.cn
Supported by:
National Natural Science Foundation of China(12172078);Fundamental Research Funds for the Central Universities(DUT21LK04)

摘要/Abstract

摘要：

针对酚醛树脂气凝胶复合材料（IPC）碳化过程热物性参数动态变化和难以准确测量的问题，基于试验测量信息，通过求解瞬态非线性热传导反问题，提出了一种预测IPC碳化过程热物性参数的新方法。采用改进的梯度算法对瞬态非线性热传导反问题进行求解，预测随温度变化的热物性参数。引入复变量求导法准确计算灵敏度矩阵，提高预测精度。结果表明，与传统的梯度算法相比，该算法在求解瞬态非线性热传导反问题时具有很好的稳定性、精度和效率，计算时间由75 s降至35 s。测点温度计算值和试验测量值的平均相对误差为3.279%，采用该算法预测IPC碳化过程等效导热系数精度高。该工作为获取热防护材料的高温热物性参数提供了一种有效方法，为碳化型热防护材料的工程设计提供了关键参数。

关键词: 热防护, 酚醛树脂气凝胶复合材料, 等效导热系数, 参数预测, 梯度算法

Abstract:

The thermo-physical properties of Inorganic-organic Hybrid Phenolic Aerogel Composites （IPC） are difficult to be accurately measured， due to the dynamic changes during carbonization. A new method to predict the thermo- physical properties of IPC during carbonization is proposed based on the measured information， by solving transient nonlinear inverse heat conduction problems. The modified gradient-based algorithm is applied to solving the transient nonlinear inverse heat conduction problem， to predict the temperature-dependent thermo-physical properties. To improve the accuracy， the complex variable-differentiation method is introduced to calculate the sensitivity coefficient matrix. The results show that the proposed algorithm has better stability， accuracy and efficiency than the conventional gradient algorithm in solving transient nonlinear inverse heat conduction problems， and the calculation time is reduced from 75 s to 35 s. The relative error between the calculated temperatures and measurements is 3.279%， and the present algorithm has high accuracy in predicting the effective thermal conductivity of IPC during carbonization. This work provides an effective method for the determination of the high temperature thermo-physical properties of thermal protection materials， and provides the key parameters for the engineering design of charring thermal protection materials.

Key words: thermal protection, inorganic-organic hybrid phenolic aerogel composites, effective thermal conductivity, parameter prediction, gradient-based algorithm

中图分类号:

V250.3

张春云, 陈雄斌, 刘健, 崔苗. 酚醛树脂气凝胶复合材料热物性参数预测方法[J]. 航空学报, 2024, 45(6): 428848-428848.

Chunyun ZHANG, Xiongbin CHEN, Jian LIU, Miao CUI. Prediction of thermo⁃physical properties of inorganic⁃organic hybrid phenolic aerogel composites[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2024, 45(6): 428848-428848.

图/表 19

图1

图2

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参考文献 25

1	GHOSH P， NASKAR K， DAS N C. Influence of synthetic graphite powder on tribological and thermo-mechanical properties of organic-inorganic hybrid fiber reinforced elastomer-modified phenolic resin friction composites［J］. Composites Part C： Open Access， 2020， 2： 100018.
2	刘圆圆，郭慧，刘韬，等. 酚醛树脂基纳米多孔材料的制备及结构调控［J］. 航空学报， 2019， 40（5）： 422654.
	LIU Y Y， GUO H， LIU T， et al. Preparation and structure control of phenolic resin-based nanoporous materials［J］. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica， 2019， 40（5）： 422654 （in Chinese）.
3	NIU Z Q， CHEN B X， SHEN S， et al. Zirconium chelated hybrid phenolic resin with enhanced thermal and ablation resistance properties for thermal insulation composites［J］. Composites Communications， 2022， 35： 101284.
4	董金鑫，朱召贤，姚鸿俊，等. 酚醛气凝胶/碳纤维复合材料的结构调控及性能研究［J］. 化工学报， 2018， 69（11）： 4896-4901.
	DONG J X， ZHU Z X， YAO H J， et al. Structural control and properties of phenolic aerogel/carbon fiber composites［J］. CIESC Journal， 2018， 69（11）： 4896-4901 （in Chinese）.
5	MERRITT B， SENECA M， LARSON S， et al. Measurements of the thermal conductivity of reference liquids using a modified transient hot-wire needle probe［J］. International Journal of Heat and Mass Transfer， 2022， 189： 122674.
6	KHALIFA D， JANNOT Y， DEGIOVANNI A， et al. Thermophysical characterization of mould materials using parallel hot wire and needle probe methods at high temperatures［J］. International Journal of Thermal Sciences， 2022， 179： 107630.
7	王泽林，籍日添，惠心雨，等. 基于深度学习驱动的L型定向热疏导机理［J］. 航空学报， 2021， 42（6）： 124242.
	WANG Z L， JI R T， HUI X Y， et al. L-shaped directional heat transfer based on deep learning［J］. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica， 2021， 42（6）： 124242 （in Chinese）.
8	TOURN B A， ÁLVAREZ HOSTOS J C， FACHINOT TI V D. A modified sequential gradient-based method for the inverse estimation of transient heat transfer coefficients in non-linear one-dimensional heat conduction problems［J］. International Communications in Heat and Mass Transfer， 2021， 127： 105488.
9	SANCHEZ-CAMARGO C M， HOR A， MABRU C. A robust inverse analysis method for elastoplastic behavior identification using the true geometry modeling of Berkovich indenter［J］. International Journal of Mechanical Sciences， 2020， 171： 105370.
10	兑红娜，刘栋梁，张志贤，等. 基于应变测量的结构载荷分布反演方法［J］. 航空学报， 2021， 42（5）： 524337.
	DUI H N， LIU D L， ZHANG Z X， et al. Distributed load recovery approach based on strain measurements［J］. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica， 2021， 42（5）： 524337 （in Chinese）.
11	周焕林，徐兴盛，李秀丽，等. 反演二维瞬态热传导问题随温度变化的导热系数［J］. 应用数学和力学， 2014， 35（12）： 1341-1351.
	ZHOU H L， XU X S， LI X L， et al. Identification of temperature-dependent thermal conductivity for 2-D transient heat conduction problems［J］. Applied Mathematics and Mechanics， 2014， 35（12）： 1341-1351 （in Chinese）.
12	TAHMASBI V， NOORI S. Inverse identification of temperature-dependent thermal conductivity coefficients in an orthotropic charring composite［J］. Applied Thermal Engineering， 2021， 183： 116219.
13	LIU H， XIA X L， AI Q， et al. Experimental investigations on temperature-dependent effective thermal conductivity of nanoporous silica aerogel composite［J］. Experimental Thermal and Fluid Science， 2017， 84： 67-77.
14	姜贵庆，马志强，俞继军，等. 新型防热涂层热导率的参数辩识［J］. 宇航材料工艺， 2008， 38（4）： 11-13.
	JIANG G Q， MA Z Q， YU J J， et al. Parameter identification of thermal conductivity coefficient for new type coating materials［J］. Aerospace Materials & Technology， 2008， 38（4）： 11-13 （in Chinese）.
15	XIE T， HE Y L， TONG Z X， et al. An inverse analysis to estimate the endothermic reaction parameters and physical properties of aerogel insulating material［J］. Applied Thermal Engineering， 2015， 87： 214-224.
16	张红军，李海群，康宏琳，等. 纳米酚醛气凝胶材料高温热物性参数辨识方法［J］. 北京航空航天大学学报， 2023， 49（1）： 92-99.
	ZHANG H J， LI H Q， KANG H L， et al. High temperature thermal conductivity estimation method of inorganic-organic hybrid phenolic composites［J］. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics， 2023， 49（1）： 92-99 （in Chinese）.
17	林旭文，高博，易法军，等. 烧蚀炭化热防护材料热导率的贝叶斯辨识方法［J］. 空天技术， 2022（3）： 18-30， 70.
	LIN X W， GAO B， YI F J， et al. Bayesian identification of thermal conductivity for charring ablative thermal protection materials［J］. Aerospace Technology， 2022（3）： 18-30， 70 （in Chinese）.
18	WANG X M， ZHANG L S， YANG C， et al. Estimation of temperature-dependent thermal conductivity and specific heat capacity for charring ablators［J］. International Journal of Heat and Mass Transfer， 2019， 129： 894-902.
19	POURGHOLI R， DANA H， TABASI S H. Solving an inverse heat conduction problem using genetic algorithm： Sequential and multi-core parallelization approach［J］. Applied Mathematical Modelling， 2014， 38（7-8）： 1948-1958.
20	SAJEDI R， FARAJI J， KOWSARY F. A new damping strategy of Levenberg-Marquardt algorithm with a fuzzy method for inverse heat transfer problem parameter estimation［J］. International Communications in Heat and Mass Transfer， 2021， 126： 105433.
21	HAN W W， CHEN H B， LU T. Estimation of the time-dependent convective boundary condition in a horizontal pipe with thermal stratification based on inverse heat conduction problem［J］. International Journal of Heat and Mass Transfer， 2019， 132： 723-730.
22	ZHANG C Y， MEI J， BAI Y S， et al. Simultaneous identification of multi-parameter for power hardening elastoplastic problems in three-dimensional geometries［J］. Engineering Computations， 2022， 39（8）： 2990-3011.
23	杨世铭，陶文铨. 传热学［M］. 4版. 北京：高等教育出版社， 2006.
	YANG S M， TAO W Q. Heat transfer［M］. 4th ed. Beijing： Higher Education Press， 2006 （in Chinese）.
24	CUI M， ZHAO Y， XU B B， et al. A new approach for determining damping factors in Levenberg-Marquardt algorithm for solving an inverse heat conduction problem［J］. International Journal of Heat and Mass Transfer， 2017， 107： 747-754.
25	ZHANG B W， MEI J， ZHANG C Y， et al. A general method for predicting the bank thickness of a smelting furnace with phase change［J］. Applied Thermal Engineering， 2019， 162： 114219.

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T/℃	ρ/（kg·m^-3）	c/（J·kg^-1·℃^-1）	λ/（W·m^-1·℃^-1）
20	1 440	840	0.20
100	1 430	893	0.30
200	1 400	960	0.35
350	1 350	1 060	0.45
400	1 200	1 093	0.50
500	1 000	1 160	0.55
800	840	1 360	0.60

方法	步长h	是否收敛	迭代步数	目标函数	计算时间/s
本文算法	1×10^-5	是	5	2.12×10^-8	35
	1×10^-20	是	5	1.90×10^-8	36
	1×10^-30	是	5	3.65×10^-8	35

传统算法	1×10^-7	是	5	2.95×10^-9	45
	1×10^-14	是	9	5.52×10^-7	75
	1×10^-16	否

T/℃	ξ=1%		ξ=2%		ξ=3%
T/℃	Y_k	E_re/%	Y_k	E_re/%	Y_k	E_re/%
20	0.200	0.512	0.201	0.681	0.196	1.448
100	0.300		0.298		0.304
200	0.349		0.351		0.344
350	0.448		0.452		0.459
400	0.510		0.491		0.487
500	0.546		0.555		0.552
800	0.600		0.597		0.601

T/℃	λ/（W·m^-1·℃^-1）
100	0.045 5
400	0.054 0
800	0.087 0
1 000	0.214 8

[1]	张薇, 何若俊. 面向物联网数据收集的无人机自主路径规划[J]. 航空学报, 2024, 45(8): 329054-329054-1.
[2]	叶致凡, 赵瑾, 李志辉, 孙向春, 文东升. 基于气固界面热化学反应模型的热防护材料烧蚀过程多尺度耦合计算方法[J]. 航空学报, 2023, 44(S2): 729469-729469.
[3]	包为民. 可重复使用运载火箭技术发展综述[J]. 航空学报, 2023, 44(23): 629555-629555.
[4]	袁勋, 于欣, 彭江波, 曾徽, 欧东斌. 电弧风洞NO平面激光诱导荧光可视化方法与试验验证[J]. 航空学报, 2023, 44(19): 128391-128391.
[5]	郑辉, 邱雷, 袁慎芳, 杨晓飞, 卢绪龙, 薛兆鹏. C/C热防护结构高温气流损伤导波监测实验方法[J]. 航空学报, 2022, 43(8): 225659-225659.
[6]	吕俊明, 李飞, 李齐, 程晓丽. 火星大气高温光谱建模与非平衡辐射热流预测[J]. 航空学报, 2022, 43(3): 626551-626551.
[7]	郑凯, 饶炜, 向艳超, 张栋, 张冰强, 薛淑艳, 戴承浩, 叶青. 火星着陆发动机气凝胶材料热防护装置设计[J]. 航空学报, 2022, 43(3): 626568-626568.
[8]	田佳, 张靖周, 谭晓茗, 王元帅. 旋转爆震燃烧室梯度复合热防护结构热分析模型及验证[J]. 航空学报, 2022, 43(3): 125271-125271.
[9]	赵瑾, 孙向春, 张俊, 唐志共, 文东升. 热防护材料气固界面传热传质问题研究进展[J]. 航空学报, 2022, 43(10): 527577-527577.
[10]	丁明松, 刘庆宗, 江涛, 董维中, 高铁锁, 傅杨奥骁. 磁控热防护系统在天地往返运载器上的应用仿真[J]. 航空学报, 2021, 42(7): 124501-124501.
[11]	艾邦成, 陈思员, 韩海涛, 胡龙飞, 鲁芹, 初敏, 邓代英, 俞继军. 疏导式热防护结构传热极限特性[J]. 航空学报, 2021, 42(2): 623989-623989.
[12]	栾芸, 贺菲, 王建华. 飞行器鼻锥凹腔-发散组合冷却数值模拟[J]. 航空学报, 2021, 42(2): 623937-623937.
[13]	杨肖峰, 李芹, 杜雁霞, 刘磊, 桂业伟. 高超声速飞行器界面多相催化数值研究进展[J]. 航空学报, 2021, 42(12): 625908-625908.
[14]	李正洲, 贺元元, 高昌, 张小庆, 王琪. 有翼再入飞行器气动外形集成设计优化[J]. 航空学报, 2020, 41(5): 623356-623356.
[15]	黄红岩, 苏力军, 雷朝帅, 李健, 张恩爽, 李文静, 杨洁颖, 赵英民, 裴雨辰, 张昊. 可重复使用热防护材料应用与研究进展[J]. 航空学报, 2020, 41(12): 23716-023716.

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