多管齐下的方法在3型、4型和 5型压力容器的设计和生产之间形成闭环，能够对完工复合储罐进行仿真，从而提高性能和存储容量，同时减轻重量和成本。

纤维增强复合材料在3型、4型和无内衬5型压力容器中的使用正在增长，用于储存压缩/可再生天然气（CNG/RNG）和氢气，作为全球向更清洁、更高效的能源和运输过渡的一部分，但也用于储存火箭燃料和其他气体，用于快速扩大的航天器生产。然而，问题之一是这些储罐中使用的碳纤维成本高昂，并且需要开发满足苛刻的性能、安全性、体积、重量和成本要求的设计。 

局部圆顶加固可以在圆顶和过渡区（肩部）定制复合压力容器的层压板，去除非承载螺旋/极性缠绕层，从而减轻重量和成本，同时增加存储容量。

复合材料工程公司CIKONI（德国斯图加特）十多年来一直致力于优化此类压力容器设计的项目，开发了一系列工具和方法，提高了性能并显著节省了材料和成本。例如，最近与Cevotec（德国 Unterhaching）合作完成的一家压力容器OEM设计集成了局部圆顶加固，优化了铺层，在保持同等机械性能的同时，减少了15%的碳纤维使用量。由于罐壁厚度可以在不损失强度的情况下略微减少，因此相同体积的可用存储容量也增加了17%。

用于实现这一目标的主要方法是高保真仿真，它结合了多尺度建模、压实分析、流程集成和碰撞/碰撞预测。这大大减少了所需的物理测试数量，同时增加了对优化设计的信心，降低了开发成本，并在确保产品安全的同时实现了更快的认证。然而，这种仿真驱动的优化不能孤立地完成，而是依赖于准确的材料和制造数据。CIKONI开发了一种多管齐下的方法，在设计和生产之间形成闭环，生产出的模型不仅代表名义上的理想，而且反映了真实的坦克。

多学科、多尺度模拟

先进仿真方法的一项重大进步是对采用纤维缠绕或牵引预塑缠绕制成的复合压力容器以及传统上用于太空应用的复合材料外包装压力容器（COPV）进行多尺度仿真。在这种方法中，材料的微观结构（包括纤维、基体和纤维-基体界面的行为）在中尺度上表征，并馈送到宏观罐模型中。这使得有限元（FE）仿真能够考虑关键的制造效应，例如纤维体积分数（FVF）梯度、富含树脂的区域以及纤维重叠和错位，尤其是在圆顶等复杂区域。这些细节提高了爆破压力和故障预测的精度。

精度的一个重要推动因素是压实模拟，它模拟了纤维丝束在缠绕过程中的变形和固结。在复合压力容器中，尤其是纤维缠绕式COPV，制造过程中的压实远非均匀。由于每一层都缠绕在弯曲的几何形状上，尤其是在圆顶区域，因此接触压力、纤维路径和层一致性会发生显著变化。这导致整个层压板的纤维体积含量（FVC）/FVF不均匀，进而影响刚度、强度和失效行为。

逐层压实模拟不是假设恒定值，而是有助于得出整个船舶的真实局部FVF，从而捕获拖曳堆积、拖曳间空隙和局部加厚的影响。将这些FVF分布纳入结构仿真中，可以产生实际层压板的更具代表性的刚度和强度曲线，从而能够更准确地预测机械性能和失效行为，包括爆破压力、疲劳寿命和冲击后行为，从而获得更值得信赖的安全裕度。最终，这实现了更智能的设计优化，去除了不必要的材料，降低了成本并增强了安全性。

过程中填料含量控制

对于储罐制造商来说，优化的设计取决于其在实际规模生产中生产的能力。因此，可制造性设计（DfM）是优化储罐设计的一个关键方面。这需要在设计早期考虑卷绕工艺限制和变量，并做出潜在的调整以适应生产方法。这也意味着在收卷过程中收集准确的数据以反馈到仿真中。

使用丝束预浸（预浸渍纤维丝束）代替湿式卷绕可以减少FVF和树脂含量的变化，还可以通过消除树脂浴来提高卷绕速度。然而，丝束浸渍目前更昂贵，因此湿式缠绕仍然占复合材料储罐和COPV生产的大部分。因此，尽可能减少湿绕组可变性非常重要。例如，树脂槽中过量的树脂吸收会增加不必要的重量（和成本），而不会增强结构。此外，树脂含量超过纤维粘合所需的树脂会延长固化时间。相反，树脂吸收不足会导致干点、纤维润湿不良和内部空隙，从而降低层压板的机械性能和可靠性。

CIKONI的专利系统监测压力容器湿细丝缠绕中的树脂吸收，并动态调整树脂浴参数以保持最佳浸渍。

目标是在整个船舶中始终如一地实现目标FVF（通常约为60%），确保最佳结构完整性和最少的浪费。传统上，制造商通过调整树脂粘度、浴槽温度、刮刀位置产生的树脂间隙和拉动速度来控制纤维丝束从浴槽中带出的树脂量。此外，缠绕过程中较高的纤维张力会将纤维压缩在一起，从而挤出多余的树脂，从而产生具有更高FVF的更紧凑的层压板。相反，如果张力太低，纤维可能会将额外的树脂带入层压板。因此，适当控制张力和速度也是实现最佳层压板质量的关键。

为了帮助监控这些变量并将数据提供到尽可能准确的模拟中，CIKONI开发了一种正在申请专利的过程质量控制系统，该系统可在湿式卷绕过程中持续测量树脂含量。这种基于传感器的系统能够实时检测树脂吸收波动，并动态调整树脂浴参数（如刮刀位置、纤维张力和拉动速度）以保持最佳浸渍效果。结果是稳定且浸渍良好的层压板，整个结构的FVF控制在设计目标上。通过关闭过程监测和控制之间的循环，CIKONI的系统确保了可预测的层压板质量，避免了过度浸渍或浸渍不足，并帮助制造商更可靠地满足性能和成本目标。

在线光纤对准和质量监控

Composite Winding Process Watch（CWPWatch）使用传感器和光学检测在复合材料压力容器生产过程中实时监控光纤对准、间隙和重叠。

即使拥有最好的设计和工艺控制，在制造过程中仍可能发生质量变化— 纤维错位、皱纹或间隙会削弱压力容器并导致返工或报废。因此，过程质量监控至关重要，尤其是对于自动纤维缠绕和牵引预丝缠绕。CIKONI 通过技术套件解决了这个问题——最初称为DrapeWatch，用于监控预成型过程中的织物悬垂——现在作为复合卷绕过程手表（CWPWatch）适用于卷绕。该系统使用传感器和光学检测在生产过程中实时观察光纤放置。

CWPWatch动态监控光纤卷绕，检查粗纱通道之间的光纤角度、宽度、重叠和/或间隙的偏差。如果检测到错误，系统可以提醒作员，甚至自动调整过程。通过在卷绕过程中捕获问题，CWPWatch可以防止有缺陷的层被埋在后续层下。这可以显著减少废品和返工，因为缺陷可以在现场纠正，而不是在最终检查中发现。

这种实时监控的好处是多方面的：

• 确保每个水箱都符合设计意图，从而保持安全并避免隐藏缺陷。

• 通过最大限度地减少缺陷和废品来降低成本— 更少的报废储罐意味着更低的每个合格零件的总成本。

• 有助于工艺优化，将数据反馈到设计和仿真循环中— 例如，生产中记录的纤维取向可以直接反馈到仿真中。

制造和设计之间的这种闭环意味着仿真模型可以使用“竣工”纤维路径进行更新，从而提高其未来设计迭代的准确性。随着时间的推移，这种学习循环会使产品和流程更加稳健。此外，将制造时的几何形状和偏差集成到仿真中对于评估结构对工艺变化的敏感性也很有价值，这有助于定义稳健的制造公差，而不会过度限制生产。

像 CWPWatch 这样的质量监控系统是复合材料制造中工业4.0更广泛趋势的一部分，其中传感器、视觉系统和AI辅助数据分析被用于实现零缺陷生产。对于COPV制造商来说，通过确保一致的产品性能（认证的关键）和降低非质量成本，投资于此类技术可以获得回报。通过捕获可能导致复合材料压力容器在爆破测试期间失效的纤维放置错误，该4.0系统不仅可以节省该储罐，还可以节省测试失败后的停机时间和调查。

总之，复合压力容器在航空航天、国防、能源和地面运输等高价值行业中已变得至关重要。随着行业需要更轻、更高效、成本更低、安全且更可持续的系统，这些应用所需的精度水平不断提高。使用各种工具进行高保真多学科、多尺度仿真可实现这种级别的预测准确性。但是，通过将这种方法与传感器和实时监控相结合，可以进一步创造价值，这不仅可以保证质量，还可以将“制造时”数据反馈到模拟中，并确保优化的储罐可以按设计制造和运行。目标是帮助满足当前的行业需求，并生产安全、轻便的加压复合储罐，自信地满足目标成本和规模要求。