Influence of manufatcuring-induced defects on the multiaxial fatigue behaviour of composite materials

In the present work, the influence of manufacturing-induced defects, and in particular porosity, on the multiaxial fatigue behaviour of composite materials was studied. Extended experimental campaigns showed that although voids do not modify the damage mechanisms at the micro-scale responsible for crack formation, they induce a much faster damage initiation and evolution, highlighting the need to account for their presence in the design of composite structures. A model was then proposed to predict fatigue crack formation in the presence of porosity from the behaviour of the void-free material, based on the local stresses in the material calculated via Representative Volume Elements (RVEs). Finally, a Monte-Carlo procedure was developed to predict crack density evolution during fatigue life in both void-free and porous laminates, obtaining predictions in very good agreement with experimental data.

In questo lavoro si è studiato l’effetto di difetti indotti dal processo produttivo, ed in particolare della porosità, sul comportamento a fatica multiassiale di materiali compositi. Estese campagne sperimentali hanno mostrato che nonostante i vuoti non alterino i meccanismi di danno su scala microscopica che portano alla formazione di una cricca visibile, la loro presenza causa un innesco prematuro del danneggiamento ed una sua più rapida evoluzione, evidenziando quindi la necessità di tenere debitamente conto della difettologia del materiale in fase di progettazione. È stato quindi proposto un modello, basato sulle tensioni locali all’interno del materiale calcolate mediante Elementi Volumetrici Rappresentativi (RVEs), per prevedere la formazione di cricche a fatica in laminati porosi a partire dal comportamento del materiale “void-free”. Infine, si è sviluppata una procedura di tipo Monte-Carlo per prevedere l’evoluzione della densità di cricche durante la vita a fatica in laminati sia “void-free” che porosi, ottenendo previsioni in ottimo accordo con i dati sperimentali.